DAMOYOLO：基于CReToNeXt的高性能目标检测器

最新推荐文章于 2025-11-25 12:59:39 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KtMacos/article/details/133089636
DAMOYOLO是阿里达摩院基于YOLOv8改进的目标检测器，结合CReToNeXt结构以增强性能和准确性。CReToNeXt融合CSPDarknet53与ResNeXt优点，优化了特征表达。

目标检测是计算机视觉领域中的关键任务之一，其在许多应用领域如自动驾驶、视频监控和物体识别中发挥着重要作用。为了提高目标检测器的性能，阿里达摩院提出了一种改进的目标检测器结构，称为DAMOYOLO。本文将介绍这一改进结构，并提供相应的源代码。

DAMOYOLO是基于YOLOv8目标检测器的改进版本，通过引入CReToNeXt结构对其主干网络进行改进，以实现更高的性能和准确性。CReToNeXt结构是阿里达摩院提出的一种卷积神经网络结构，它结合了CSPDarknet53和ResNeXt的优点，具有更强的表示能力和更好的特征表达能力。

下面是基于DAMOYOLO核心网络模型的CReToNeXt结构的源代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 定义CReToNeXt模块
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KtMacos的博客
09-18 245
目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，而YOLOv7作为一种先进的目标检测算法，已经在实践中取得了显著的成果。然而，为了进一步提升目标检测器的性能，我们引入了一种名为DAMOYOLO的改进主干网络结构，基于阿里达摩院推出的CReToNeXt模型。由于CReToNeXt网络结构的引入，DAMOYOLO能够更好地处理目标的各种尺度和复杂背景，并具有更强的泛化能力。然后，我们定义了DAMOYOLO网络结构，它使用CReToNeXt作为特征提取器，并在最后添加了一个线性分类器来预测目标的类别。
【论文精读】DAMO-YOLO：兼顾速度与精度的高效目标检测框架（ A Report on Real-Time Object Detection Design）
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DAMO-YOLO是阿里巴巴达摩院在2022年提出的一种模型，这里建议大家可以直接看4.3部分的特征网络融合部分，该网络是在GFPN特征网络上进行改进的，因为GFPN有很多上采样操作并且并行化比较低，导致了Flops高效Latency低效；因为我使用该方法去替换了yolov5中Neck部分的PANet融合方法，确实有所涨点
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09-19 191
在这篇文章中，我们介绍了一种基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型的改进版本——DAMOYOLOv7，并引入了CReToNeXt结构，以进一步提升目标检测器的性能。然而，为了进一步提升检测器的性能，我们引入了CReToNeXt结构，该结构通过增加网络的深度和宽度，以及引入跨层连接，提供了更强的特征表达能力。通过以上的网络结构，DAMOYOLOv7能够提取输入图像的特征，并对图像中的目标进行检测和分类。为了训练和评估该模型，您可以使用适当的数据集和相应的优化器和损失函数。
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鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
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Week 26: 深度学习补遗：LSTM 原理与代码复现
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本周对 LSTM模型利用PyTorch进行了复现，将其实现与数学形式进行了逐条对应，清晰、重点地理解门控机制与细胞状态与其在时序场景下的应用。在 2017 年 Transformer 架构（Attention 机制）横空出世之前，LSTM 曾是序列建模（NLP、语音、时序）的绝对王者。而在 2025 年的今天，它不再是唯一的 SOTA，但依然是非常棒的轻量级选择。本周阅读了一些时序预测领域的工作，发现LSTM在时序预测领域仍然相当活跃，在本周对LSTM进行了数学原理的复习、代码的简单复现和其应用场景的分析。
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我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
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更换适配python版本直接进行机器学习深度学习等相关环境配置(非仿真环境)
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11-23 231
​ 上一篇 最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关 在仿真环境下配置的 ，但是运行效率没有直接合适版本的快，故而重新配置 ​至此环境已完全配置就绪，可直接用于机器学习、深度学习、数据可视化等各类开发场景！ 整理不易，诚望各位看官点赞 收藏 评论 予以支持，这将成为我持续更新的动力源泉。若您在阅览时存有异议或建议，敬请留言指正批评，让我们携手共同学习，共同进取，吾辈自当相互勉励！
交通标志识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
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交通标志识别系统，本项目基于TensorFlow框架，构建了一套完整的交通标志识别系统。系统采用卷积神经网络（CNN）算法，针对40种常见交通标志（包括“停车避让”“减速让行”“限速15千米”“注意行人”“禁止左转弯”等）构建数据集，通过多轮迭代训练，最终获得高精度识别模型，并实现了基于Web的可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
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循环神经网络详解（二）：LSTM（长短时记忆网络）
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理论贡献：成功解决了RNN的长期依赖问题引入了门控机制的思想为序列建模提供了强大的基础架构实践影响：在多个领域达到state-of-the-art性能推动了深度学习在序列任务中的应用启发了后续的门控架构设计从简单开始：首先尝试单层LSTM，根据需要增加复杂度精心初始化：特别注意遗忘门的偏置初始化监控训练：密切关注梯度范数和门激活 patterns正则化策略：合理使用Dropout和权重衰减学习率调度：使用学习率衰减或余弦退火。
水果识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
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11-21 1881
水果识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了10种常见的水果数据集（‘哈密瓜’, ‘椰子’, ‘樱桃’, ‘火龙果’, ‘猕猴桃’, ‘红苹果’, ‘芒果’, ‘葡萄’, ‘西瓜’, ‘香蕉’），对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
我想拥有作家的思想 循环神经网络及变型
惜哉剑气疏的博客
11-23 754
我们都知道，计算机处理的都是数字，不会处理其他类型的数据。那么，要处理这种文本数据，我们就需要一个数据预处理的步骤，把文本变成一个个的数字，这样计算机就可以处理了。分为两步：其一是把整个文本数据划分为一个个最小单元，其二是把这些最小单元转换为对应的数据。一般都是前者效果较好，毕竟我们写文章时都是按照一个个词语写的，这样划分有利于理解文本的风格构成。我在仓库中上传了相关代码，感兴趣的可以试一试（这个是实现了并发的神经网络，训练起来会快很多）。这个就是普通的基础神经网络，包括激活函数之类的，得到最终的输出。
【深度学习新浪潮】如何上手DINO v3：Meta新一代视觉大模型实战指南
智能守恒_HengAI
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自定义数据集类（适配本地/公开数据集）# 去除batch维度# 构建数据加载器# 定义分类模型（冻结预训练层，仅训练分类头）self.classifier = nn.Linear(dino_model.config.hidden_size, num_classes) # 分类头global_feat = outputs.global_attention_pool # 取全局特征# 初始化模型# 冻结预训练层（仅训练分类头）# 定义损失函数和优化器。
【深度学习日记】调参侠指南
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本文总结了深度学习模型调参与训练的关键要点，主要包括： 基础超参数：详细介绍了模型结构参数（网络深度/宽度、激活函数、卷积核等）和优化参数（学习率、batch size、优化器等）的设置建议。 实用技巧：包括学习率寻找方法、冷/热启动策略、调参顺序建议、数据增强技术，以及模型验证诊断方法（过拟合/欠拟合处理）。 进阶策略：涵盖学习率调度、混合精度训练、多卡并行、早停等高级训练技术，并提供了超参数速查表和自动化调参工具推荐。 经验分享：强调从小模型开始验证、优先调整学习率、记录实验日志、使用可视化工具等实用建
cretonext属于目标检测吗
06-17
<think>嗯，用户这次问的是"CReToNeXt是否属于目标检测范畴"，结合之前关于CogPMAlignTool的讨论，看来用户对目标检测的技术边界很感兴趣。从引用[1][2]可以明确看出，CReToNeXt是阿里达摩院专门为改进YOLOv7提出的主干网络结构，而YOLO系列是经典的目标检测算法。用户可能正在研究目标检测的技术演进，或者需要确认某个技术的分类归属。注意到用户引用的四篇文献都围绕目标检测改进：引用[1][2]直接讨论CReToNeXt在YOLO中的应用，引用[3]讲特征融合结构改进，引用[4]则列出YOLO系列的各种优化方向。这些材料充分说明CReToNeXt的技术定位——它不是独立的目标检测器，而是检测器的核心组件。需要特别强调三个技术层级：主干网络（如CReToNeXt）→检测框架（如YOLO）→功能模块（如NMS）。用户可能混淆了层级关系，所以回答中要用对比表格明确CReToNeXt的定位：它属于主干网络创新，通过增强特征提取能力来提升检测精度，尤其针对复杂场景的不足（引用[1]提到的准确度问题）。用户提供的DAMOYOLO案例（引用[2]）很有说服力，说明工业界已将CReToNeXt作为检测器的基础设施。这正好与之前讨论的CogPMAlignTool形成对比——后者是传统机器视觉工具，前者是深度学习检测框架的组成部分。回答末尾的四个延伸问题都围绕目标检测技术栈设计，特别是"主干网络选择标准"这个问题，能帮助用户理解如何在实际项目中应用这类技术。</think>根据引用内容分析，**CReToNeXt本身不属于目标检测算法，而是目标检测器的核心组件**，具体技术定位如下： ### 一、CReToNeXt的技术本质 1. **主干网络（Backbone）属性** 如引用[1][2]所述，CReToNeXt是**阿里达摩院为改进YOLOv7设计的主干网络结构**。其核心功能是： - 从输入图像中提取多尺度特征（低级边缘→高级语义） - 替代原YOLOv7的Darknet主干（引用[1]） - 通过结构优化提升特征表达能力 2. **与目标检测算法的关系** | 组件层级 | 功能 | 典型代表 | |----------------|----------------------|------------------------| | 主干网络 | 特征提取 | CReToNeXt, ResNet | | 检测头（Head） | 定位与分类预测 | YOLO检测头, FCOS | | 颈部（Neck） | 特征融合 | FPN, RepBiPAN（引用[3]）| | **完整检测器** | **端到端目标检测** | DAMOYOLO, YOLOv7 | CReToNeXt仅属于主干网络层，需配合检测头才能完成目标检测任务。 --- ### 二、在目标检测系统中的角色 1. **性能改进的核心** 引用[1]明确指出：CReToNeXt通过**增强特征提取能力**，解决了YOLOv7在复杂场景的准确度不足问题。其创新点包括： - 改进的卷积结构（如分组卷积、通道注意力） - 更高效的特征传递机制 - 计算量优化（引用[2]） 2. **DAMOYOLO检测器的基石** 如引用[2]所述，DAMOYOLO是**基于CReToNeXt构建的完整目标检测器**： ```mermaid graph LR A[输入图像] --> B[CReToNeXt主干] B --> C[特征金字塔Neck] C --> D[检测头] D --> E[预测框输出] ``` 此时CReToNeXt作为特征提取引擎，与检测组件共同构成目标检测系统[^1][^2]。 --- ### 三、技术分类归属 根据功能定位： - **直接类别**：卷积神经网络架构（主干网络） - **应用领域**：目标检测系统的**特征提取模块** - **创新方向**：目标检测算法的**骨干网络优化**（引用[4]中的"网络结构改进"类） > 💎 **关键结论**： > CReToNeXt**不是独立的目标检测器**，而是**高性能检测器的核心组件**。其价值在于通过主干网络创新提升检测精度与效率，最终服务于端到端目标检测任务[^1][^2]。 ---
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