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

本专栏全面解析RT-DETR的改进技术,涵盖卷积、主干网络、注意力机制的优化,提供全网最全的64种改进方法。内容包括ResNet、HGNet不同版本的移植,以及各种创新的注意力模块,如SENet、EMAttention等。此外,还提供详细的调参教程、模型可视化和性能评估指标分析,帮助用户快速复现官方实验环境并提升模型性能。

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

 


💡 RT-DETR改进有效系列目录 💡


前言 

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包含我所有创新的RT-DETR文档并不能在优快云上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的,得到该文件之后大家可以随意组合使用),所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题,同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的,先到先得)。

专栏介绍 

  • 本专栏持续更新网络上的所有前沿文章,也包含过去的所有改进机制(大家有感兴趣的机制都可以私聊我我会给大家更新),过去的改进机制并不一定就比新的机制效果差。
  • 专栏会一直持续更新,在新的一年里每周更新3-10篇创新机制,持续复习最新的文章内容,订阅了本专栏之后,寻找和创新的工作我来,解放大家的70%的时间,文章发到手软。
  • 专栏改进基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101以及HGNet版本进行(不同于现在仓库里更新的R50和R101我是根据RT-DETR官方的代码一比一移植过来的参数量基本保持一致,网上发的都是ResNet的本身,但这和RT-DETR官方实验的版本其实是有很大的出入的)


目前专栏改进机制:70 (全网最全) | 最新更新时间2025/3/12 | 本周更新1篇   


下面是大家购买专栏进群内能够获得的文件部分文件截图(优快云上提供完整文件的本专栏为独一份),这些代码我已经全部配置好并注册在模型内大家只需要运行yaml文件即可,群内有我的录制的讲解视频,教大家如何去修改和融合模型,同时大家也可以自己进行组合,总有一种适合你的数据集,让大家成功写出论文(现阶段RT-DETR发表论文难度非常低轻量化的方向非常好发)

拥有这个文件RT-DETR你就可以一网打尽。


本专栏平均质量分96,在优快云改进机制大于50种以上的专栏为独一份,充分说明本专栏的质量。


项目环境如下

  • 解释器:Python:3.9.7
  • 框架:Pytorch:1.12.1
  • 系统:Windows11
  • IDEA:Pycharm 

👑 RT-DETR有效改进系列目录(持续更新) 👑


💡试读文章💡 


 💡必读文章(改进必备)💡

 


💡基础篇💡


💡BottleNeck/BasicBlock/主干卷积/RepC3——Conv篇💡

本部分的改进为ResNet中的两个模块深度改进,同时也支持主干上的即插即用,全网仅一份!


💡BottleNeck/BasicBlock/主干注意力——注意力篇💡

本部分的改进为ResNet中的两个模块深度改进,同时也支持主干上的即插即用,全网仅一份! 


💡主干篇💡


   💡Neck篇💡  

 


  💡损失函数篇💡 

   


  💡细节创新篇💡   

 


   💡独家创新篇💡  


 💡进阶实战篇💡   

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