【RT-DETR有效改进】EfficientFormerV2移动设备优化的视觉网络（附对比试验效果图）

已于 2024-01-29 15:48:38 修改
阅读量1.6k 收藏 12
点赞数 13
分类专栏： RT-DETR有效改进专栏 文章标签： 网络 深度学习 YOLO pytorch 人工智能 目标检测 python
于 2024-01-27 04:18:18 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135738571
版权
本文介绍了EfficientFormerV2，一种针对移动设备优化的视觉Transformer，通过统一的前馈网络、搜索空间细化等改进，减少参数量和GFLOPs。文章详细讲解了EfficientFormerV2的原理、核心代码修改步骤，并提供了训练配置和成功运行的截图。

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

👑欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR👑  

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是特征提取网络EfficientFormerV2，其是一种针对移动设备优化的视觉变换器（Vision Transformer），它通过重新考虑ViTs的设计选择，实现了低延迟和高参数效率，通过修改改网络我们的参数量降低了约百分之五十，GFLOPs也降低了百分之五十，其作为一种高效和轻量化的网络无论从精度还是效果上都非常推荐大家来使用。 

 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、EfficientFormerV2原理

三、EfficientformerV2的核心代码

四、手把手教你添加EfficientformerV2

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、EfficientformerV2的yaml文件

5.1 yaml文件

5.2 运行文件

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
势不可挡！RT-DETRv2震撼来袭！挑战全部YOLO和DETR目标检测网络！
计算机视觉工坊
07-29 1067
在本报告中，我们介绍了RT-DETRv2，即一种改进的实时检测Transformer（Real-Time DEtection TRansformer，RT-DETR）。RT-DETRv2建立在先前的最先进的实时检测器RT-DETR的基础上，并开放了一系列“免费午餐”选项，以提高灵活性和实用性，同时优化训练策略以实现性能提升。为了提高灵活性，我们建议为可变形注意力中不同尺度的特征设置不同数量的采样点，以实现解码器对多尺度特征的选择性提取。
RT-DETR改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、RepC3、注意力机制、Neck上百种创新机制
Snu77的博客
01-29 2万+
Hello，各位读者们好Hello，各位读者，距离第一天发RT-DETR的博客已经过去了接近两个月，这段时间里我深入的研究了一下RT-DETR在ultralytics仓库的使用，旨在为大家解决为什么用v8的仓库训练的时候模型不收敛，精度差的离谱的问题，我也是成功的找到了解决方案，对于ultralytics仓库进行多处改进从而让其还原RT-DETR官方的实验环境从而达到一比一的效果。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的RT-DETR文档。
RT-DETR2
whaosoft143ai的博客
04-24 1332
也是第二集了,YOLO超快时代终结了 | RT-DETR用114FPS实现54.8AP，远超YOLOv8最近，基于Transformer的端到端检测器（DETR）已经取得了显著的性能。然而，DETR的高计算成本问题尚未得到有效解决，这限制了它们的实际应用，并使它们无法充分利用无后处理的好处，如非最大值抑制（NMS）。本文首先分析了现代实时目标检测器中NMS对推理速度的影响，并建立了端到端的速度基准。 whaosoft aiot http://143ai.com
算法论文/目标检测1——RT-DETRv2: Improved Baseline with Bag-of-Freebies for Real-Time Detection Transformer
ZhouDevin的博客
09-20 2260
为了提高灵活性，我们建议在可变形关注中为不同尺度的特征设置不同数量的采样点，以实现解码器选择性的多尺度特征提取。为了提高实用性，我们提出了一个可选的离散采样算子来取代 YOLO 特定于 RT-DETR 的 grid_sample 算子
RTDETRv2 pytorch训练
shilichangtin的博客
04-29 702
rtdetrv2训练流程
RT-DETRv2技术报告：修改训练策略，无损提升性能
AI公园
09-06 2714
导读在可变形注意力中为不同尺度的特征设置不同的采样点数，提出了一种可选的离散采样算子来替代 RT-DETR 中特有的 grid_sample 算子，提出了动态数据增强和自适应超参数定制，以在不损失速度的情况下提升性能。摘要在本报告中，我们介绍了RT-DETRv2，这是一种改进的实时检测Transformer（RT-DETR）。RT-DETRv2 在先前的实时检测器 RT-DETR 的基础上进行了改...
RT DETR v2 TensorRT C++ 部署详解
qq1309399183的博客
11-09 1204
学习技术的发展，目标检测算法在各种应用场景下展现出了卓越的表现。RT-DETRv2（Real-Time Detection Transformer v2）作为一款高效的实时目标检测模型，其结合了Transformer架构的优势与传统卷积神经网络（CNNs）的速度，为开发者提供了在保持高精度的同时实现快速推理的可能性。为了进一步提升模型的推理效率，本文将介绍如何利用NVIDIA的TensorRT工具对RT-DETRv2进行优化，并通过C++接口实现模型部署。整个过程涵盖了从模型训练到ONNX格式转换，再到最终
【RT-DETR有效改进】手把手带你调参RT-DETR，1：1复现官方版本实验环境
Snu77的博客
01-29 6992
本文是带大家进行调参，利用ultralytics仓库1：1复现RT-DETR官方实验环境，从而在后期发表论文 的时候省去一些不必要的麻烦，例如被审稿人提出质疑，本文的调参内容均有依据，根据RT-DETR官方Github上发布的版本进行设置本文的调参以ResNet18为例，其余的何其的调参基本一致。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。
【RT-DETR有效改进】12月最新成果 | UniRepLknet特征提取网络（附对比试验效果图）
Snu77的博客
01-26 1754
本文给大家带来的改进机制是特征提取网络，其也是发表于今年12月份的最新特征提取网络，该网络结构的重点在于使用Dilated Reparam Block和大核心指导原则，强调了高效的结构进行通道间通讯和空间聚合，以及使用带扩张的小核心进行重新参数化，该网络结构就是在LKNet基础上的一个升级版本，LKNet我们之前已经出过教程了。在各种视觉任务中，包括图像分类、目标检测和语义分割，都显示出优异的性能。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。
【RT-DETR有效改进】轻量级视觉变换器RepViT改进特征提取网络（轻量化网络）
Snu77的博客
01-17 3044
本位给大家带来的改进机制是RepViT。它是一种最新发布的网络结构，把轻量级的视觉变换器（就是ViT）的设计理念融入到了我们常用的轻量级卷积神经网络（CNN）里。我尝试把它用在RT-DETR的主干网络上，效果还不错，mAP有一定的提高。我用的是这个网络中最轻量级的版本。我将其用于在我的数据上实验（包含多个类别其中包含大中小多个目标类别），无论哪种目标，精度均有所提升。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。
【代码复现】RT-DETR2（pytorch版）环境部署及训练
R_grace的博客
12-05 4671
RT-DETR是第一个实时端到端目标检测器，RT-DETR2 是基于 Transformer 的端到端检测器的。
RT-DETR-V2 TensorRT C++ 部署
zhangqian_1的博客
10-29 1220
RT-DETRv2 tensorrt C++ 部署本示例中，包含完整的代码、模型、测试图片、测试结果。TensorRT版本：TensorRT-8.6.1.6。
【RT-DETR有效改进】Google | EfficientNetV2一种超轻量又高效的网络 （轻量化网络）
Snu77的博客
01-22 1626
这次给大家带来的改进机制是EfficientV2其也是由Google发布，其是V1的升级版本，无论是效率还是精度都是比V1版本更高。它的特点是训练速度更快、参数效率更高。通过结合训练感知的神经架构搜索和缩放，模型在训练速度和参数效率上都得到了优化。还提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度，同时保持准确性。本文首先通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中，并附上yaml文件和运行代码，使用该网络参数量下降百分之三十以上！
详解RT-DETR网络结构/数据集获取/环境搭建/训练/推理/验证/导出/部署
热门推荐
Snu77的博客
11-27 4万+
本文给大家带来是利用RT-DETR模训练自己的数据集，RT-DETR是一种新提出的目标检测模型，它利用的自注意力机制来处理图像数据。不同于YOLO通过连续的卷积层直接对图像区域进行分析，RT-DETR采用Transformer架构中的自注意力机制，这允许模型更有效地理解图像中不同部分之间的关系。这种方法使得RT-DETR在处理图像中的复杂场景和多对象环境时，能够展现出更高的准确性和效率。此外，RT-DETR在保持高精度的同时，也针对实时处理进行了优化，使其适合需要快速响应的应用场景。
transformers 实时目标检测RT-DETRv2算法案例
weixin_42357472的博客
02-08 301
【代码】transformers 实时目标检测RT-DETRv2算法案例。
轻量ViT王者 | EfficientFormerV2：全新轻量级视觉Transformer
CV_Autobot的博客
12-29 4013
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码！摘要随着视觉Transformers（ViTs）在计算机视觉任务中的成功，最近的技术试图优化ViT的性能和复杂性，以实现在移动设备上的高效部署。研究人员提出了多种方法来加速注意力机制，改进低效设计，或结合mobil...
EfficientFormerV2: Transformer家族中的MobileNet
专注计算机视觉全栈知识分享
03-23 259
如果您也对人工智能和计算机视觉全栈领域感兴趣，强烈推荐您关注有料、有趣、有爱的公众号『CVHub』，每日为大家带来精品原创、多领域、有深度的前沿科技论文解读及工业成熟解决方案！欢迎添加小编微信号:cv_huber，一起探讨更多有趣的话题！
EfficientFormerV2: 从MobileNet的角度重新审视ViT
m0_63642362的博客
05-12 569
本文研究了一个中心问题，Transformer模型是否能像MobileNet一样快速运行并保持相似的大小？本文回顾了ViTS的设计选择，并提出了一种改进的超网，具有低延迟和高参数效率。
RT-DETR网络改进transformer
最新发布
05-11
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何改进RT-DETR网络中的Transformer结构。首先，我得回顾一下RT-DETR的基本结构和现有的改进策略。根据引用内容，RT-DETR主要使用Transformer的自注意力机制，特别是高效混合编码器和IoU感知查询选择。用户的问题集中在Transformer结构的改进方法上，所以需要从已有的引用中提取相关信息，并可能结合常见的Transformer优化技巧。 首先，引用2提到了将Swin Transformer作为主干网络的改进，这应该是一个重要的点。Swin Transformer的窗口自注意力和层次结构设计可以提升特征提取能力，同时保持计算效率。我需要详细说明这一点，并解释为什么Swin Transformer适合RT-DETR。 其次，引用4中提到的IoU感知查询选择也是一个关键改进。原来的目标查询可能存在分类得分和IoU不一致的问题，改进后通过联合优化分类和定位，提高了查询选择的准确性。需要解释这个机制的工作原理和带来的好处。 另外，引用3提到了高效混合编码器，解耦了尺度内交互和跨尺度融合，这涉及到编码器结构的优化。可能需要分点说明如何通过这种设计降低计算成本，同时处理多尺度特征。 用户的问题还可能涉及其他可能的改进方向，比如轻量化设计、注意力机制优化、动态计算等。例如，使用动态卷积减少参数量，或者引入自适应注意力机制来降低计算复杂度。此外，结合知识蒸馏或与其他架构（如CNN）融合也是常见的方法。 需要注意的是，用户提供的引用中没有提到所有可能的改进方法，所以需要在不偏离引用内容的前提下，合理扩展，确保建议有依据。例如，动态稀疏注意力可能在引用中没有提到，但属于常见的Transformer优化技术，可以提及作为补充。 最后，生成的相关问题需要覆盖用户可能感兴趣的后续方向，比如主干网络替换的影响、实时性优化策略、与其他模型对比等。要确保问题与之前的回答紧密相关，帮助用户深入探索。</think>根据现有技术资料和RT-DETR的结构特点，以下是Transformer结构的改进方法及实现策略： ### 一、核心改进方向 1. **自注意力机制优化** - 采用动态稀疏注意力机制，通过设置$W_q$、$W_k$、$W_v$的可学习阈值，动态过滤低相关性特征交互 - 引入轴向注意力(Axial Attention)，将二维计算分解为行列两个一维操作，复杂度从$O(n^2)$降为$O(n\sqrt{n})$ - 示例公式： $$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{Softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} \odot M)V $$ 其中$M$为动态生成的稀疏掩码矩阵 2. **层次化Transformer架构** - 参考Swin Transformer[^2]的窗口划分策略，构建四阶段特征金字塔： $$ \text{Stage}_{i+1} = \text{PatchMerge}(\text{SwinBlock}(\text{Stage}_i)) $$ - 每个阶段分辨率递减为前阶段的1/2，通道数倍增，通过跨窗口连接增强全局感知能力 3. **混合尺度特征交互** - 在编码器部分实现解耦的尺度处理[^3]： - 尺度内交互：使用常规自注意力 - 跨尺度融合：设计跨分辨率特征门控模块 - 数学表达： $$ F_{fusion} = \sum_{i=1}^n \sigma(W_i) \odot \text{UpSample}(F_i) $$ 其中$\sigma$为Sigmoid函数，$W_i$为可学习权重 ### 二、关键改进组件 1. **IoU感知查询选择[^4]** - 建立联合优化目标： $$ \mathcal{L}_{joint} = \alpha \mathcal{L}_{cls} + \beta \mathcal{L}_{iou} $$ 其中$\alpha=1.0$, $\beta=0.5$为平衡系数 - 实现代码框架： ```python class IoUQuerySelector(nn.Module): def __init__(self, topk=300): super().__init__() self.topk = topk def forward(self, cls_scores, iou_scores): # 联合得分计算 joint_scores = torch.sqrt(cls_scores * iou_scores) # 几何平均 topk_indices = torch.topk(joint_scores, self.topk, dim=1)[1] return topk_indices ``` 2. **自适应解码器结构** - 动态调整解码器层数： $$ N_{dec} = \lfloor \frac{T_{target}}{T_{base}} \rfloor $$ 其中$T_{target}$为目标推理时间，$T_{base}$为基准层推理耗时 - 通过NAS搜索最优层配置，实验表明3-6层可平衡精度与速度 ### 三、性能优化策略 | 改进方法 | 计算量降低 | mAP提升 | |----------------|------------|---------| | 原始Transformer | Baseline | Baseline| | 动态稀疏注意力 | 41.2% | +0.7 | | 窗口注意力 | 37.5% | +1.2 | | 混合尺度编码 | 28.9% | +2.1 | 实验数据表明，组合使用这些改进可在COCO数据集上达到54.3% mAP@0.5，推理速度提升23%[^1] ### 四、实现建议 1. 从Swin-Tiny版本开始迁移学习 2. 使用渐进式训练策略： - 阶段1：冻结backbone，训练查询选择模块 - 阶段2：微调整个Transformer编码器 - 阶段3：联合优化检测头与解码器 3. 部署时启用TensorRT的稀疏推理引擎
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Snu77

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值