截断骨干用于检测,YOLO-ReT开源:边缘GPU设备上的高性能检测器

YOLO-ReT是一种专为边缘GPU设备设计的高效目标检测器,其核心改进包括RFCR模块以优化多尺度特征交互,以及采用骨干网络截断机制进行迁移学习。该文对骨干截断的分析实验为模型缩放提供了新思路。

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作者丨happy
编辑丨极市平台

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2110.13713.pdf

代码链接:https://github.com/prakharg24/yoloret

本文提出了一种边缘GPU设备上的高性能检测器YOLO-ReT,它包含两个关键性的改进:(1) 边缘GPU友好的模块RFCR用于多尺度特征交互;(2) 一种基于迁移学习的骨干截断机制。尤其值得称道的是:文中关于骨干截断分析与实验。为下游任务的模型缩放提供了一种更好的骨干网络设计机制。

原文链接:简单新颖神操作,截断骨干用于检测!YOLO-ReT 开源:边缘 GPU 设备上的高性能检测器

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