RT-DETR优化:Backbone改进 | UniRepLKNet,通用感知大内核卷积网络,RepLK改进版本 | 2023.11

news2024/11/28 5:54:17

🚀🚀🚀本文改进: UniRepLKNet,通用感知大内核卷积网络,ImageNet-22K预训练,精度和速度SOTA,ImageNet达到88%, COCO达到56.4 box AP,ADE20K达到55.6 mIoU

🚀🚀🚀RT-DETR改进创新专栏:http://t.csdnimg.cn/vuQTz

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RT-DETR模型创新优化,涨点技巧分享,科研小助手;

1.UniRepLKNet原理介绍 

论文:https://arxiv.org/pdf/2311.15599.pdf

摘要:大内核卷积神经网络(ConvNet)最近受到了广泛的研究关注,但有两个未解决的关键问题需要进一步研究。1)现有大内核ConvNet的架构很大程度上遵循传统ConvNet或Transformer的设

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