摘要
本文介绍了我们如何将最新的StarNet模型成功应用于实时目标检测任务中，特别是用于改进RT-DERT（一种高效的实时目标检测网络）的主干网络部分。通过详尽的实验和理论分析，我们证明了StarNet不仅能够显著增强RT-DERT的检测精度，同时保持了高效的计算性能和低延迟特性。这一创新性的改进为实时目标检测领域带来了新的视角和实用的解决方案。
近年来，实时目标检测技术在自动驾驶、视频监控、机器人视觉等领域的应用日益广泛。然而，实现高精度与高效率的平衡一直是该领域面临的重要挑战。RT-DERT作为一种高效的实时目标检测网络，已经在多个基准数据集上展示了优异的性能。然而，为了进一步推动其性能边界，我们探索了使用StarNet作为主干网络的可能性。
StarNet，作为一种基于“星操作”的简单但功能强大的网络架构，通过元素级乘法融合不同子空间特征，展现出了在紧凑网络结构下实现高维、非线性特征映射的独特能力。这种能力使得StarNet在多个领域，包括图像分类和自然语言处理中，都取得了令人瞩目的成绩。我们设想，将StarNet引入RT-DERT中，能够进一步提升其检测精度和效率。
StarNet在RT-DERT中的应用
1. StarNet作为主干网络
在RT-DERT中，我们摒弃了原有的主干网络结构&#
