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Limiiiing
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7月前
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博文
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA，轻量化注意力模块 提高模型效率
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# 机器学习/深度学习 # TensorFlow # 算法框架/工具 # 计算机视觉
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7月前
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RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
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# 机器学习/深度学习 # 编解码 # TensorFlow # 算法框架/工具 # 计算机视觉
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RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2021 Bottleneck Transformers 简单且高效的自注意力模块
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RT-DETR改进策略【卷积层】| 利用MobileNetv4中的UIB、ExtraDW优化ResNetLayer
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# 机器学习/深度学习 # TensorFlow # 算法框架/工具
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7月前
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RT-DETR改进策略【卷积层】| SPD-Conv 针对小目标和低分辨率图像的检测任务
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# 机器学习/深度学习 # PyTorch # TensorFlow # 算法框架/工具 # 计算机视觉
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YOLOv11改进策略【卷积层】| SPD-Conv 针对小目标和低分辨率图像的检测任务
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# 机器学习/深度学习 # PyTorch # TensorFlow # 算法框架/工具 # 计算机视觉
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7月前
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博文
YOLOv11改进策略【Head】| （独家改进）轻量化检测头：利用 EfficientNet 中的移动倒置瓶颈模块 MBConv 改进检测头
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# 机器学习/深度学习 # 存储 # TensorFlow # 算法框架/工具 # 计算机视觉
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YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA，轻量化注意力模块 提高模型效率
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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
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YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2021 Bottleneck Transformers 简单且高效的自注意力模块
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