前   言
       YOLO算法改進(jìn)的路有點(diǎn)擁擠，嘗試選擇其他的baseline作為算法研究，可能會更加好發(fā)一些文章。后面將陸續(xù)介紹RT-DETR算法改進(jìn)的方法思路。

很多朋友問改進(jìn)如何選擇是最佳的，下面我就根據(jù)個(gè)人多年的寫作發(fā)文章以及指導(dǎo)發(fā)文章的經(jīng)驗(yàn)來看，按照優(yōu)先順序進(jìn)行排序講解RT-DETR算法改進(jìn)方法的順序選擇。具體有需求的同學(xué)可以私信我溝通：

首推，是將兩種最新推出算法的模塊進(jìn)行融合形成最為一種新型自己提出的模塊然后引入到RT-DETR算法中，可以起個(gè)新的名字，這種改進(jìn)是最好發(fā)高水平期刊論文。后續(xù)改進(jìn)將主要教大家這種方法，有需要的朋友可私信我了解。

第一，創(chuàng)新主干特征提取網(wǎng)絡(luò)，將整個(gè)Backbone改進(jìn)為其他的網(wǎng)絡(luò)，比如這篇文章中的整個(gè)方法，直接將Backbone替換掉，理由是這種改進(jìn)如果有效果，那么改進(jìn)點(diǎn)就很值得寫，不算是堆積木那種，也可以說是一種新的算法，所以做實(shí)驗(yàn)的話建議朋友們優(yōu)先嘗試這種改法。

第二，創(chuàng)新特征融合網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)同理第一，比如將原yolo算法PANet結(jié)構(gòu)改進(jìn)為Bifpn等。

第三，改進(jìn)主干特征提取網(wǎng)絡(luò)，就是類似加個(gè)注意力機(jī)制等。根據(jù)個(gè)人實(shí)驗(yàn)情況來說，這種改進(jìn)有時(shí)候很難有較大的檢測效果的提升，亂加反而降低了特征提取能力導(dǎo)致mAP下降&#x