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RT-DETR优化策略:轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计|ICCV2023

🚀🚀🚀本文改进:面向移动端的轻量化网络模型——EMO,它能够以相对较低的参数和 FLOPs 超越了基于 CNN/Transformer 的 SOTA 模型,支持四个版本EMO_1M, EMO_2M, EMO_5M, EMO_6M,参数量如下,相对于自带的rtdetr-l、rtdetr-x有很大提升

layersparametersgradients
EMO_1M69799216289921628
EMO_2M7641102580011025800
EMO_5M7641360665213606652
EMO_6M7641464249214642492
rtdetr-l6733280838732808387
rtdetr-x8676730576367305763

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

http://www.lryc.cn/news/234863.html

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