【RT-DETR有效改进】Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (轻量又涨点)

已于 2024-03-20 20:23:34 修改
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分类专栏： RT-DETR有效改进专栏 文章标签： 深度学习 计算机视觉 YOLO pytorch 人工智能 RT-DET python
于 2024-01-30 07:30:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135923656
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本文介绍了Slim-neck，一种优化目标检测器RT-DETR中neck部分的结构，旨在提高检测准确性和效率。通过引入GSConv，结合GS瓶颈和VoV-GSCSP模块，Slim-neck在减少参数和计算量的同时，实现了小目标和大尺度目标检测的性能提升。详细介绍了Slim-neck的原理，包括GSConv的计算优势，以及如何在YOLOv5模型中应用Slim-neck架构。此外，还提供了添加Slim-neck模块的步骤和代码示例。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是Slim-neck提出的Neck部分，Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在RT-DETR中，neck是连接主干网络（backbone）和头部网络（head）的部分，负责特征融合和处理，以便提高检测的准确性和效率。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有4个点左右。(值得一提的是这个Slim-neck还可以减少参数和计算量所以非常适合轻量化的读者)，本文的内容基于ResNet版本和HGNet版本均有使用方法。

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、Slim-neck原理

2.1  Slim-neck的基本原理

2.2 GSConv的引入

2.3 模块元素

2.4 灵活性

三、 Slim-neck的完整代码

四、手把手教你添加Slim-neck模块 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、 Slim-neck的yaml文件

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