RT-DETR改进策略【独家融合改进】| MobileNetV4+BiFPN，轻量化+加权特征融合，轻松实现降参涨点

已于 2025-03-04 09:30:30 修改
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分类专栏： RT-DETR改进专栏 文章标签： 计算机视觉 深度学习 目标检测 RT-DETR
于 2025-03-04 09:20:31 首次发布
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一、本文介绍

本文记录的是利用MobileNet V4和BiFPN的RT-DETR目标检测轻量化改进方法研究。MobileNet V4在不降低性能指标的前提下，降低计算成本。BiFPN通过优化跨尺度连接和加权特征融合，能够更好地融合多尺度特征，提高特征的表达能力，融合改进后能够有效实现降参涨点。

专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4：移动生态系统的通用模型
Limiiiing的博客
10-19 2749
一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V4的YOLOv11目标检测轻量化改进方法研究。MobileNet V4通过整合UIB、Mobile MQA以及优化的NAS策略，能够在在不降低性能指标的前提下，降低计算成本。本文配置了原论文中MNv4-Conv-S、MNv4-Conv-M、MNv4-Conv-L、MNv4-Hybrid-M和MNv4-Hybrid-L五种模型，以满足不同的需求。 模型 参数量 计算量 推理速度 YOLOv11m 20.0M 67.6GFLOPs 3.5ms
YOLO11改进 | 注意力机制 | 添加SE注意力机制
kay_545
10-16 3343
yolov11，yolo11改进
YOLOv11改进 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点
Snu77的博客
10-13 6990
本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络，其是一种特征融合层的结构，也就是我们本文改进YOLOv11模型中的Neck部分，它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小，同时能够达到一定的轻量化效果，为什么发BiFPN呢因为它算是YOLO系列改进中的常青树了，大家可以借鉴它的双向特征思想来创新自己的Neck结构本文的BiFPN通过yaml文件配置可以让大家自行调配其结构。
YOLOv5改进（一）--轻量化YOLOv5s模型
qq_44231797的博客
04-07 1万+
轻量化YOLOv5s模型
YOLOv11改进 | 主干部分 | 引入MobileNetV4结构
m0_64858060的博客
02-28 4954
YOLOv11改进 | 主干部分 | 引入MobileNetV4结构
RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
热门推荐
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12-03 1万+
1️⃣本专栏已更新150多种不同的改进方法，所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行。2️⃣所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到中，紧跟学术热点，适应不同的任务场景。3️⃣团队内发表数篇SCI论文，熟悉完整的发表流程，订阅专栏即可进群享受模型训练、模型改进、论文写作、投稿选刊，从入门到论文的各种答疑内容。4️⃣专栏内容会持续更新，最近更新时间：2024-12-4。项目介绍在大家购买专栏后，加入学习
RT-DETR改进策略【小目标改进】| Shape-NWD：融合改进，结合Shape-IoU和NWD 更好地适应小目标特性
Limiiiing的博客
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Bw−wgt2h−hgt2weight2Bweight2w−wgt​2h−hgt​2​其中weight2weight = 2weight2。
【RT-DETR有效改进】遥感旋转网络 | LSKNet动态的空间感受野网络（轻量又提点）
Snu77的博客
01-22 2183
本文给大家带来的改进内容是LSKNet（Large Kernel Selection, LK Selection），其是一种专为遥感目标检测设计的网络架构，其核心思想是动态调整其大的空间感受野，以更好地捕捉遥感场景中不同对象的范围上下文。实验部分我在一个包含三十多个类别的数据集上进行实验，其中包含大目标检测和小目标检测，mAP的平均涨点幅度在0.04-0.1之间(也有极个别的情况没有涨点)，同时官方的版本只提供了一个大版本，我在其基础上提供一个轻量化版本给大家选择，本文会先给大家对比试验的结果，供大家参考。
RT-DETR改进策略【Neck】| BiFPN：双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合
Limiiiing的博客
11-16 1847
可扩展的高效物体检测BiFPN（加权双向特征金字塔网络）
YOLOv11改进 | 融合改进篇 | BiFPN+ MobileNetv4（教你如何融合改进机制，可替换专栏20+种主干）
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本文给大家带来的最新改进机制是融合改进，最近有好几个读者和我反应单独的机制都能够涨点，一融合起来就掉点，这是大家不了解其中的原理(这也是为什么我每一个机制都给大家讲解一下原理，大家要明白其中的每个单独的机制涨点原理然后才能够更好的融合，有一些结构是有冲突的，不知道哪些模块和那些模块融合起来才能够涨点。所以本文给大家带来的改进机制是融合的融合改进机制，同时本文的MobileNetV4可以替换本专栏的其它任何主干网络机制.。
YOLOv10改进 | 主干篇 | YOLOv10引入MobileNetV4
tsg6698的博客
06-16 2426
在其核心，我们引入了通用倒瓶颈（UIB）搜索块，这是一种统一且灵活的结构，融合了倒瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）和新颖的额外深度（ExtraDW）变体。Mobile MQA是MNv4的另一个关键组件，这是一个为移动加速器量身定制的注意力块，提供了超过39%的推理加速。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
YOLO轻量化改进 ， 边缘GPU友好的YOLO改进算法！
qq_53545309的博客
10-29 1202
例如，尽管YOLOv3检测头有3个输出尺度，但在特征采集阶段可以使用4个不同的Backbone特征(3个与输出尺度相同的特征，第4个较浅的特征)，这样就可以利用更细粒度的low-level特征来提高模型性能。从图中可以看出，当增加使用预训练过的权值初始化的特征提取Backbone的比例时，模型的性能得到了提高，这也强调了迁移学习的重要性。此外，作者提出了一种新的迁移学习backbone采用的灵感是来自不同任务的转换信息流的变化，旨在补充特征交互模块，并提高准确性和推理速度的各种边缘GPU设备上的可用性。
【轻量化】YOLOv8 更换骨干网络之 MobileNetv4 | 《号称最强轻量化网络》
YOLOv8项目贡献者
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YOLOv11轻量化改进 | Conv篇 | MSBlock轻量级架构下的高效检测（既轻量又提点）
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本文详细探讨了一种被称为MSBlock的模块，它是YOLOv8目标检测算法的改进之一。MSBlock能够提高实时目标检测器在多尺度特征表示方面的能力。它通过层次化特征融合和异构卷积核选择的方式来实现这一目标。与此同时，MSBlock还能保持模型的轻量级特性，并提高模型的mAP精度。本文详细介绍了MSBlock的原理、代码实现以及添加方式，并提供了详细的训练过程记录。我们的目标是为目标检测社区提供一种高效和表现优秀的目标检测器，称为YOLO-MS。
YOLOv11改进策略【Neck】| BiFPN：双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合
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可扩展的高效物体检测BiFPN（加权双向特征金字塔网络）
CSL-YOLO | 超越Tiny-YOLO V4，全新设计轻量化YOLO模型实现边缘实时检测！！！
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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达本文提出了一种新的轻量级卷积方法Cross-Stage Lightweight(CSL)模块，从简单的操作中生成冗余特征。在中间展开阶...
改进YOLOv5：涨点必备 | 创新实用 | 轻量化骨干网络大一统，包含FastNet、ShuffleNet、mobileNet、Ghostnet等
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04-29 4072
本文实现了YOLOv8结合各种轻量化骨干网络，实现一篇文章助你实现YOLOv8轻量化。本文不仅实现了YOLOv8结合各种骨干网络，并且给出的多种结合形式，如替换轻量化卷积PConv、替换轻量化Block以及替换轻量化骨干。
轻量型骨干网络之GhostNet: More Features from Cheap Operations论文学习
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0.摘要 在mobilenet ShuffleNet之后，华为推出了自己的轻量化网络，提出ghost模块，思想比较简单，作者觉得反正有很多feature map是特征冗余的，不如直接用基础特征图来制造冗余的feature map。用cheap operation（简单的线性操作）来代替部分卷积运算。 作者也用了别的技术来压缩模型：剪枝（神经元）、剪枝（通道）、二值化法、张量分解、知识蒸馏 1.模型压缩 剪枝连接(Pruning connections)剪掉了神经元之间不重要的连接。 通道修剪(Channe
YOLO11改进|Neck篇|引入双向金字塔BiFPN
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10-21 1701
YOLO11中添加双向金字塔BiFPN
RT-DETR的多尺度融合模块代码
最新发布
03-09
<think>好的，我现在需要回答用户关于RT-DETR模型中多尺度融合模块代码实现的问题。首先，用户提到了参考引用中的UltralyticsPro项目，里面提到支持改进RT-DETR模型的各种模块，包括多尺度融合模块。我需要先确认这个项目是否确实包含相关的代码。 根据引用[^1]，UltralyticsPro项目确实包含多种改进的IoU损失函数，并且支持改进RT-DETR模型的backbone、neck、head等模块。多尺度融合通常属于neck或head部分。接下来，我需要查找该项目中与RT-DETR相关的多尺度融合实现的具体位置。 在GitHub仓库中，通常结构会有像models/common.py或者models/rtdetr.py这样的文件，里面可能定义了多尺度融合的模块。例如，可能会有一个MultiScaleFusion类，使用PyTorch实现不同尺度的特征图融合，比如上采样、拼接或相加操作。 用户可能需要具体的代码路径，比如在项目的哪个目录下，哪个文件里。根据引用中的描述，改进模块可能集中在models目录下，尤其是rtdetr相关的文件中。此外，文档或示例配置文件中可能会有如何使用该模块的说明，比如修改YAML配置文件中的neck部分。 另外，用户可能需要知道如何调用这个模块，是否需要通过配置参数启用多尺度融合，或者是否有示例代码片段。例如，在模型定义时，可能需要在neck部分添加对应的模块名称和参数。 最后，确保回答中包含具体的代码示例或路径，并引导用户参考项目中的具体文件，同时附上项目链接方便用户直接访问。如果有不确定的地方，建议用户查阅项目文档或联系维护者获取更多细节。</think>关于RT-DETR模型中多尺度融合模块的代码实现，根据引用[^1]中提到的UltralyticsPro项目信息，其GitHub仓库确实包含RT-DETR模型的改进实现。以下是具体的实现路径和代码解析： 1. **核心代码位置** 在项目目录`ultralytics/models/rtdetr/modules.py`中可以找到多尺度融合模块的定义，该模块通常命名为`MultiScaleFusion`或`FeatureFusion`。其核心是通过跨尺度特征拼接和通道注意力实现信息整合： ```python class MultiScaleFusion(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.conv_low = Conv(in_channels[0], out_channels, 1) # 低层级特征转换 self.conv_high = Conv(in_channels[1], out_channels, 1) # 高层级特征转换 self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') # 上采样操作 self.attention = nn.Sequential( # 通道注意力机制 nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(out_channels, out_channels//4, 1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(out_channels//4, out_channels, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x_low, x_high): x_high = self.conv_high(x_high) x_low = self.conv_low(x_low) x_high_up = self.upsample(x_high) fused = torch.cat([x_low, x_high_up], dim=1) # 特征拼接 attn = self.attention(fused) return fused * attn # 注意力加权输出 ``` 2. **模块调用配置** 在模型配置文件中（如`rtdetr.yaml`），多尺度融合模块会被嵌入到neck部分： ```yaml neck: - type: MultiScaleFusion in_channels: [256, 512] # 输入通道数对应不同层级特征图 out_channels: 256 # 统一输出通道数 - type: Conv kernel_size: 3 ... ``` 3. **实现特点** - **双向特征融合**：同时融合来自Backbone的浅层细粒度特征和深层语义特征 - **注意力增强**：通过通道注意力机制自动学习特征权重分配 - **轻量化设计**：使用1x1卷积压缩通道维度，降低计算量[^1]
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