rtdetr-r18轻量化
时间: 2025-02-07 10:10:24 浏览: 78
### 关于RT-DETR R18 模型轻量化实现方法
#### 缩减解码器层数
为了提高推理速度并保持较高的精度,减少解码器层的数量是一个有效的策略。实验表明,在不影响整体性能的情况下移除一些解码器层能够显著提升处理效率[^2]。
```python
def reduce_decoder_layers(model, target_layers=3):
"""
减少模型解码器层数至指定数量
参数:
model: 原始 RT-DETR 模型实例
target_layers: 目标解码器层数,默认为3
返回:
修改后的模型实例
"""
while len(model.decoder.layers) > target_layers:
del model.decoder.layers[-1]
return model
```
#### 使用更小的基础网络结构
采用较小规模的基础特征提取网络如ResNet18替代更大更深的骨干网,可以在不牺牲太多检测效果的前提下大幅降低计算复杂度和参数量。这种做法特别适合资源受限环境下的部署需求。
```python
from torchvision.models import resnet18
backbone = resnet18(pretrained=True)
model.backbone.body = backbone
```
#### 应用CSP架构改进基础网络
引入跨阶段部分连接(Cross Stage Partial connections,CSP),构建更加高效的特征金字塔网络(FPN),有助于进一步增强小型化模型的表现力。具体来说就是利用CSPResNet作为新的主干网络替换原有的ResNet系列。
```python
import timm
csp_backbone = timm.create_model('cspresnet50', pretrained=True).features[:-1]
model.backbone.body = csp_backbone
```
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