【RT-DETR有效改进】华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度涨点

已于 2024-03-18 21:34:53 修改
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分类专栏： RT-DETR有效改进专栏 文章标签： YOLO 人工智能 目标检测 深度学习 计算机视觉 RT-DETR python
于 2024-01-18 06:30:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135119484
本文介绍了如何使用华为新发布的VanillaNet替换RT-DETR的Backbone，以提高目标检测性能。VanillaNet注重效率，通过深度训练策略和串联激活函数提升网络性能。作者提供了详细的网络结构修改教程，包括多个关键步骤的修改，实验证明这种方法比RepViT有更好的效果。

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一、本文介绍

本文给大家来的改进机制是华为最新发布的VanillaNet网络，VanillaNet是一种注重极简主义和效率的神经网络架构。它的设计简单，层数较少，避免了像深度架构和自注意力这样的复杂操作。我将其替换整个RT-DETR的Backbone，在一些大目标和小目标检测上均有涨点，效果比上一篇RepViT的效果要好。接下来，我会展示一下原始版本和我改进后版本在训练上的对比图。之后会在文章中介绍该网络结构，然后教大家如何修改该网络结构，下面的图片为在我的数据上的实验对比图，左边为基础版本 ，右边为修改了本文该机制的结果，可以看出涨点效果。

 专栏链接：RT-DETR剑指论文专栏，持续复现各种顶会内容——论文收割机RT-DETR

目录

一、本文介绍

二、VanillaNet原理

2.2  VanillaNet的基本原理

2.2.1 深度训练策略

2.2.2 串联激活函数

三、VanillaNet的核心代码 

四、手把手教你添加VanillaNet网络结构

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四

4.5 修改五

4.6 修改六

4.7 修改七 

4.8 修改八

4.9 必备修改！

4.10 RT-DETR不能打印计算量问题的解决

4.11 可选修改

五、VanillaNet的yaml文件

5.1 yaml文件

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