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

极市平台

于 2021-11-10 11:20:51 发布

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文章标签：神经网络卷积神经网络 gpu 深度学习

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Extremevision/article/details/121244669

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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