RTDETR改进-最新的FPN变种High-level Screening-feature Pyramid Networks,并对其进行二次创新
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特征融合再突破：掀翻一众FPN，性能新巅峰！44种特征融合方法盘点
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RT- DETR｜ 6、decoder 整体网络结构
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RTDETR改进项目介绍~支持多个基准模型,改进方案过百种~
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给YOLOV8换了个RT-DETR的TransformerDecoderHead后在VisDrone2019提升了4个点!
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YOLOV5改进-对小目标有利的Scale Sequence Feature Fusion
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RTDETR(CVPR2024)改进-新增CGBlock、二次创新的BIFPN、SlideVarifocalLoss,EMASlideVarifocalLoss
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RTDETR改进系列-SlimNeck与Attentional Scale Sequence Fusion的二次创新
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不想改YOLO?YOLO感觉不好发?要不来试试RT-DETR?
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RT-DETR ｜1、abstract 算法概述
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CVPR2020:用注意力机制思路对FPN进行增强-AugNet
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RT-DETR rtdetr-r18-pytorch 版本修改 - ultralytics - YOLOv8版本训练自己的数据集
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YOLOV5的救星竟然是RTDETR的Head？换个Head提升6个点起，你怎么看？
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RTDETR改进-新增支持CVPR2024-RMT、2024最新注意力机制ELA改进HSF
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YOLOV8改进进阶-ASF与SMOH的二次创新基础上再进行剪枝，mAP50只牺牲0.3个点的情况下大量压缩模型
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YOLOV8改进最新更新-High-level Screening-feature Pyramid Networks(最新的FPN变种,可大量二次创新)
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Mamba Out!2024视觉最新架构VMamba,号称超越Transformer,是一个创新度非常大的创新点!!有需要的赶紧看看了!
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YOLO+RTDETR运行讲解视频
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RT-DETR与YOLOV8的训练效果对比!数据集采用VisDrone2019和CrowdHuman
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YOLOV8、RTDETR改进项目介绍~(里面有较多二次创新、原创模块喔)
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RTDETR改进最新更新-DySample与ASSF的二次创新组合、支持Focaler-IoU全系列变种!
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带你领悟深度学习实验中最简单的二次创新(让你的实验创新度更高)~
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RT-DETR rtdetr-r18-pytorch 版本修改2 - ultralytics - YOLOv8版本训练自己的数据集
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DCNV4它来了！官称比DCNV3拥有更快的推理速度、更快的收敛速度、更高的性能！YOLOV8改进项目已经集成完毕！
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【扫盲】完爆YOLOV8~RT-DETR训练
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RT-DETR ｜ 2、backbone
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基于ultralytics的RT-DETR集成计算量更小的RT-DETR并转换预训练权重
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RTDETR改进-Parallel Atrous Convolution Attention Pyramid Network
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RTDETR改进-介绍一种Neck层二次创新的思路(以Gold-YOLO与ASF-YOLO的二次创新为例)
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即插即用系列| CFNet：一种新颖的多尺度融合方法，显著提升检测和分割性能！CNN+transformer/计算机视觉
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深度学习通用创新点，改进FFN层
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YOLOV8改进-Attentional Scale Sequence Fusion与Small Object Detection Head的融合
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YOLOV8模型压缩进阶篇-基于改进的YOLOV8(ConvNextV2+GoldYOLO+ASF)进行无精度损失压缩
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RT- DETR ｜ 4、CCFM
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目标检测干货系列一：深入了解目标检测中的检测头
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还在迷茫深度学习中的改进实验应该从哪里开始改起的同学，一定要进来看看了！用自身经验给你推荐实验顺序！
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群里大佬给我分享了一篇他自己的SCI2区的文章?我们一起来看看别人是怎么写的!分析一下，那些创新可以借鉴，那些地方可以进行二次创新
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RT-DETR ｜ 3、AIFI
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RT-DETR 论文简介
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RT-DETR rtdetr-r18 ultralytics YOLOv8版本训练自己的数据集
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RTDETR改进-基于YOLOV9中RepNCSPELAN的加持下，模型大幅度降低参数量和计算量