一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是EMAttention注意力机制,它的核心思想是,重塑部分通道到批次维度,并将通道维度分组为多个子特征,以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重,并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。本文改进是基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101,文章中均以提供,本专栏的改进内容全网独一份深度改进RT-DETR非那种无效Neck部分改进,同时本文的改进也支持主干上的即插即用,本文内容也支持PP-HGNetV2版本的修改。
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-832879.html
专栏目录: RT-DETR改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、RepC3、注意力机制、Neck上百种创新机制 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-832879.html
到了这里,关于【RT-DETR有效改进】利用EMAttention加深网络深度提高模型特征提取能力(特征选择模块)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!