RT-DETR算法优化改进:轻量化自研设计双卷积重新设计backbone和neck,完成涨点且计算量和参数量显著下降

💡💡💡本文自研创新改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成,执行 3×3 和 1×1 卷积运算代替其他卷积核仅执行 1×1 卷积,YOLOv8 Conv,从而轻量化RT-DETR,性能如下表,GFLOPs 8.1降低至7.6,参数量6.3MB降低至5.8MB

RT-DETR魔术师专栏介绍:

https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html

✨✨✨魔改创新RT-DETR

🚀🚀🚀引入前沿顶会创新,助力RT-DETR

🍉🍉🍉基于ultralytics优化,与YOLO完美结合
 

1.DualConv原理

论文:https://arxiv.org/pdf/2202.07481.pdf

摘要:CNN 架构通常对内存和计算要求很高,这使得它们对于硬件资源有限的嵌入式系统不可行。 我们提出双卷积核(DualConv)来构建轻量级深度神经网络。 DualConv 结合了 3×

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