DAMOYOLO：基于CReToNeXt的高性能目标检测器

最新推荐文章于 2025-06-23 15:12:07 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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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
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DAMOYOLO: 基于CReToNeXt的高性能目标检测器
KtMacos的博客
09-18 194
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。
DAMOYOLO: 基于CReToNeXt结构的高性能目标检测器
ZuoProgramming的博客
09-19 162
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。
【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）
慕溪同学的博客
03-28 4956
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
芒果YOLOv7改进35：主干篇：改进DAMOYOLO结构：首发最新改进提出 CReToNeXt 结构，打造高性能检测器，基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型（上）
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
12-11 7531
YOLOv7结合改进基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO模型核心提出 CSPReToNeXt 结构，打造高性能检测器
芒果YOLOv12改进28：主干Backbone篇DAMOYOLO结构：最新改进提出 CReToNeXt 结构，基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型进行改进，打造高性能检测器
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
04-09 71
芒果YOLOv12改进28：主干Backbone篇DAMOYOLO结构：最新改进提出 CReToNeXt 结构，基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型进行改进，打造高性能检测器
芒果YOLOv5改进43：主干Backbone篇之CReToNeXt：最新改进提出 CReToNeXt 结构，基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型进行改进，打造高性能检测器（上）
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
12-11 5912
YOLOv5 首发最新改进提出 CReToNeXt 结构，打造高性能检测器，基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型，打造高性能检测器
芒果YOLOv10改进11：主干Backbone篇DAMOYOLO结构：最新改进提出 CReToNeXt 结构，基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型进行改进，打造高性能检测器
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
06-08 194
YOLOv10改进：主干Backbone篇DAMOYOLO结构：最新改进提出 CReToNeXt 结构，基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型进行改进，打造高性能检测器
YOLOv7改进之主干DAMOYOLO结构，结合 CReToNeXt 结构，打造高性能检测器
qq_53545309的博客
10-03 313
在本报告中，我们提出了一种快速准确的对象检测方法，称为 DAMO-YOLO，它实现了比最先进的 YOLO 系列更高的性能。DAMO-YOLO 是从 YOLO 扩展而来的，具有一些新技术，包括神经架构搜索 （NAS）、高效的重新参数化广义 FPN （RepGFPN）、具有 AlignedOTA 标签分配的轻量级头和蒸馏增强。特别地，我们使用了 MAE-NAS，一种以最大熵原理为指导的方法，在低延迟和高性能的约束下搜索我们的检测骨干，生成具有空间金字塔池化和焦点模块的类 ResNet / CSP 结构。
芒果YOLOv9改进14：主干Backbone篇DAMOYOLO结构：最新改进提出 CReToNeXt 结构，基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型进行改进，打造高性能检测器
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
05-19 121
YOLOv9改进：主干Backbone篇DAMOYOLO结构：最新改进提出 CReToNeXt 结构，基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型进行改进，打造高性能检测器
深度学习N5周：Pytorch文本分类入门
Radiantsss的博客
06-20 568
定义TextClassificationModel 模型，首先对文本进行嵌入，然后对句子嵌入之后的结果进行均值聚合。vocab_size, # 词典大小embed_dim, # 词典维度sparse=False # 是否使用稀疏梯度（False为不使用）self.embedding.weight.data.uniform_(-initrange,initrange) # 初始化嵌入层的权重。
深度学习与神经网络 | 邱锡鹏 | 第五章学习笔记 卷积神经网络
m0_74795952的博客
06-23 384
我们希望有一个新的网络可以提取局部不变性。
【CUDA&cuDNN安装】深度学习基础环境搭建
qq_62223405的博客
06-21 1100
本文详细介绍了Windows系统下CUDA和cuDNN的安装配置流程。主要内容包括：1. 检查显卡型号与CUDA版本匹配性，解决驱动问题的方法；2. 分步骤指导CUDA 11.8的下载、安装和环境变量配置；3. 讲解cuDNN的下载安装和验证方法；4. 深入解析CUDA和cuDNN的功能区别：CUDA是通用GPU计算工具包，而cuDNN是专为深度学习优化的加速库。文章特别强调版本匹配的重要性，并提供了常见问题的解决方案，适合需要在Windows平台搭建深度学习环境的开发者参考。
深度学习笔记27-LSTM实现糖尿病探索与预测(Pytorch)
m0_67869333的博客
06-20 383
return outmodel# 训练循环size=len(dataloader.dataset) #训练集大小num_batches=len(dataloader) #批次数目train_loss,train_acc=0,0 #初始化训练损失和正确率for X,y in dataloader: #获取图片及其标签#计算预测误差pred=model(X) #网络输出loss=loss_fn(pred,y) #计算网络输出和真实值之间的差距，targets为真实值，计算二者差值即为损失。
探索深度学习中的图像超分辨率：SMFANet 模型解析
qq_18943707的博客
06-20 452
本文解析了基于深度学习的轻量级图像超分辨率模型SMFANet。该模型通过自适应特征融合技术（SMFA）和概率分割卷积网络（PCFN）实现高效特征提取与聚合，在保持计算效率的同时提升图像质量。文章详细介绍了DMlp、PCFN、SMFA和FMB四个核心模块的架构设计，并通过代码验证了模型的正确性。SMFANet在医学影像、卫星遥感等场景具有应用潜力，未来可结合GAN等技术创新改进。该研究为平衡超分辨率任务中性能与效率提供了新思路。
基于深度学习的特征映射模块（FMS）实现与分析
qq_18943707的博客
06-20 435
我们的FMS模块设计灵感来源于多尺度分析和多注意力机制结合的想法。传统的CNN通常只能捕捉到特定方向或位置的信息，而在实际场景中，物体可能出现在不同的尺度和角度。离散小波变换（DWT）：用于提取图像的多分辨率特征。全局注意力块（GlBlock）：通过全局信息捕捉图像的整体内容。局部注意力块（localBlock）：关注图像的特定区域，细化细节。FMS模块的设计体现了多技术融合的重要性。通过结合小波变换与深度学习，我们得以利用传统信号处理的优势强化神经网络的能力。
【深度学习】嘿马深度学习目标检测教程第1篇：商品目标检测要求、目标,1.1 项目演示【附代码文档】
一诺的博客
06-18 723
要求 目标 1.1 项目演示 学习目标 1.1 图像识别背景 1.2 什么是目标检测 1.2.1 目标检测定义 1.2.1.1 物体 1.3 目标检测应用场景 1.3.1 行业 1.3.2 应用类别 1.4 开发环境搭建 目标检测概述 3.1 目标检测任务描述 3.1.4 目标定位的简单实现 项目实现 4.9 Web Server + TensorFlow Serving Client 4.9.1 环境安装 4.9.1 Web Server 4.10 服务器部署+小程序 4.10.2 小程序 目标检测算法
8年java开发从零学习人工智能(深度学习)--pp飞桨(百度自研开源框架)
q18810146167的博客
06-20 645
1.明确概念：人工智能>机器学习>深度学习，三者的关系是包含关系，如图所示：人工智能（AI），很宽泛的概念，是研发用于模拟，延展和扩展人的智能的理论，方法，技术及应用系统的一门新的技术科学。而机器学习(Machine Learning)是当前比较有效的实现人工智能的方式。深度学习(DL)是机器学习算法中最热门的分支，这些年取得显著进展，并替代了大多数传统机器学习算法。2.机器学习的实现原理：机器学习的实现可以分为两步：训练和预测，类似与归纳和演绎；
Rust 卷积神经网络CNN从零实现
最新发布
keny-大成的博客
06-23 858
《Rust与Python实现CNN的对比与实践》 本文探讨了使用Rust语言从零实现卷积神经网络(CNN)的方案，并与Python实现进行了对比。Rust实现展示了核心组件：通过ndarray进行2D卷积运算，autograd实现自动微分，以及ReLU激活和最大池化操作。同时介绍了两种实用方案：tch-rs(PyTorch绑定)和tract(ONNX运行时)。 性能对比显示，Rust在原生代码执行效率、内存安全和并发处理方面具有优势，特别适合嵌入式部署和高性能场景；而Python在开发效率、生态丰富度和快速
计算CNN的Flops
qq_48873240的博客
06-23 88
摘要：本文介绍了一个用于无线通信网络认知的1D CNN模型实现。该模型包含3层卷积层和池化层，以及全连接层，用于信号分类任务。程序包含数据预处理、模型构建、FLOPs计算和训练流程，使用TensorFlow实现。模型采用Adam优化器，包含早停和模型检查点回调。实验使用30节点数据集，包含500个样本，80%用于训练。模型摘要显示总参数量和计算量（FLOPs），最终模型以验证准确率为指标进行保存。
DAMOyolo添加检测头
04-02
DAMO-YOLO 是一种高效的单阶段目标检测框架，其核心在于 EfficientRep 骨干网络的设计以及 DyHead 的引入[^3]。通过替换或扩展检测头部分，能够进一步增强模型的灵活性和适应性。 #### 2. 自定义检测头的关键步骤 ...
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