摘要

在目標檢測領(lǐng)域，模型性能的提升一直是研究者和開發(fā)者們關(guān)注的重點。近期，我們嘗試將CAFormer模塊引入RT-DETR模型中，以替換其原有的主干網(wǎng)絡(luò)，這一創(chuàng)新性的改進帶來了顯著的性能提升。

CAFormer，作為MetaFormer框架下的一個變體，結(jié)合了深度可分離卷積和普通自注意力機制的優(yōu)勢。在底層階段，CAFormer采用深度可分離卷積作為令牌混合器，有效降低了計算復(fù)雜度并保持了良好的性能；而在頂層階段，則引入普通的自注意力機制，以更好地捕獲長距離依賴性。這種設(shè)計使得CAFormer在圖像分類任務(wù)上取得了卓越的表現(xiàn)，并在ImageNet-1K數(shù)據(jù)集上創(chuàng)下了新紀錄。

將CAFormer應(yīng)用于RT-DETR模型中，我們驚喜地發(fā)現(xiàn)，這一改進不僅大幅提升了模型的準確率，還增強了其對于復(fù)雜場景的適應(yīng)能力。通過替換原有的主干網(wǎng)絡(luò)，CAFormer為RT-DETR提供了更為強大的特征提取能力，使得模型在檢測小目標和復(fù)雜背景中的目標時更加準確和魯棒。

與傳統(tǒng)的目標檢測模型相比，采用CAFormer的RT-DETR具有以下顯著優(yōu)點：

1. 性能卓越?