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RSS订阅原创 基于Ultralytics的RT-DETR、YOLO模型数据增强（YOLO格式）
摘要：RT-DETR作为基于Transformer的目标检测模型，在数据需求、参数量和训练难度上与YOLO系列存在显著差异。针对小数据集（如275张猫狗图像）训练时，RT-DETR易出现过拟合和收敛困难的问题。通过Albumentations库实现多维度数据增强（包括几何变换、颜色调整、模糊噪声和随机遮挡），将原始数据集扩展10倍，有效缓解Transformer架构的数据饥饿问题。
2025-10-04 11:33:00
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原创 解决YOLOv12在华为Ascend NPU上FlashAttention导入错误：NPU融合算子替换详解
摘要：本文介绍了在华为Ascend NPU上训练YOLOv12模型时，解决FlashAttention导入错误的方法。针对无法安装FlashAttention的情况，提出了使用华为昇腾NPU融合算子替换方案的实现步骤。关键点包括：1) 修改block.py中的导入逻辑，2) 实现NPU融合算子替换，3) 处理参数映射和设备转换。该方法通过try-except机制实现了FlashAttention、NPU融合算子和PyTorch原生注意力的多级降级方案，确保了模型在不同硬件环境下的兼容性。
2025-06-17 02:22:39
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空空如也
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