RT-DETR算法优化改进:SENet v2,Squeeze-Excitation模块融合Dense Layer,效果秒杀SENet

💡💡💡本文自研创新改进SENet v2,针对SENet主要优化点,提出新颖的多分支Dense Layer,并与Squeeze-Excitation网络模块高效融合融合增强了网络捕获通道模式和全局知识的能力

推荐指数:五星

SENet v2如何在RT-DETR中使用:1)作为注意力机制直接使用;2)RepC3结合;3)HGBlock结合;

RT-DETR魔术师专栏介绍:

https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html

✨✨✨魔改创新RT-DETR

🚀🚀🚀引入前沿顶会创新,助力RT-DETR

🍉🍉🍉基于ultralytics优化,与YOLO完美结合

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YOLOv8原创自研

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