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RT-DETR使用教程： RT-DETR使用教程

RT-DETR改进汇总贴：RT-DETR更新汇总贴

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《Transformers without Normalization》

一、 模块介绍

        论文链接：https://arxiv.org/pdf/2503.10622

        代码链接：https://jiachenzhu.github.io/DyT/

论文速览：

        归一化层在现代神经网络中无处不在，长期以来一直被认为是必不可少的。这项工作表明，没有归一化的 Transformers 可以使用一种非常简单的技术实现相同或更好的性能。我们引入了动态 tanh （DyT），这是一种元素运算 DyT（x） = tanh（αx），作为 Transformer 中归一化层的直接替代品。DyT 的灵感来自于以下观察结果：Transformers 中的层归一化通常会产生类似 tanh 的 S 形输入-输出映射。通过合并 DyT，没有归一化的 Transformer 可以达到或超过其归一化对应项的性能，大多数情况下无需超参数调整。我们验证了 Transformers with DyT 在不同环境中的有效性，从识别到生成，从监督学习到自我监督学习，从计算机视觉到语言模型。这些发现挑战了归一化层在现代神经网络中不可或缺的传统理解，并为它们在深度网络中的作用提供了新的见解。

总结：文章提出一种DyT结构，可用于代替归一化。​

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⭐⭐本文二创模块仅更新于付费群中，往期免费教程可看下方链接⭐⭐

RT-DETR更新汇总贴（含免费教程）文章浏览阅读264次。RT-DETR使用教程：缝合教程： RT-DETR中的yaml文件详解：labelimg使用教程：_rt-deterhttps://xy2668825911.blog.csdn.net/article/details/143696113

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二、二创融合模块

2.1 相关二创模块及所需参数

        Conv-Dyt模块 

2.2 更改yaml文件 （以自研模型加入为例）

yam文件解读：YOLO系列 “.yaml“文件解读_yolo yaml文件-CSDN博客

       打开更改ultralytics/cfg/models/rt-detr路径下的rtdetr-l.yaml文件，替换原有模块。

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# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# RT-DETR-l object detection model with P3-P5 outputs. For details see https://docs.ultralytics.com/models/rtdetr
# ⭐⭐Powered by https://blog.csdn.net/StopAndGoyyy,  技术指导QQ:2668825911⭐⭐# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n-cls.yaml' will call yolov8-cls.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]l: [1.00, 1.00, 512]
#  n: [ 0.33, 0.25, 1024 ]
#  s: [ 0.33, 0.50, 1024 ]
#  m: [ 0.67, 0.75, 768 ]
#  l: [ 1.00, 1.00, 512 ]
#  x: [ 1.00, 1.25, 512 ]
# ⭐⭐Powered by https://blog.csdn.net/StopAndGoyyy,  技术指导QQ:2668825911⭐⭐backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv_DyT, [64, 3, 2]] # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4- [-1, 2, CCRI, [128, 5, True, False]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 4, CCRI, [256, 3, True, True]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 4, CCRI, [512, 3, True, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 2, CCRI, [1024, 3, True, False]]head:- [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 9 input_proj.2- [-1, 1, AIFI, [1024, 8]]- [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] # 11, Y5, lateral_convs.0- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [6, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 13 input_proj.1- [[-2, -1], 1, Concat, [1]]- [-1, 2, RepC4, [256]] # 15, fpn_blocks.0- [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] # 16, Y4, lateral_convs.1- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [4, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 18 input_proj.0- [[-2, -1], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 2, RepC4, [256]] # X3 (20), fpn_blocks.1- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 22, downsample_convs.0- [[-1, 16], 1, Concat, [1]] # cat Y4- [-1, 2, RepC4, [256]] # F4 (23), pan_blocks.0- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 24, downsample_convs.1- [[-1, 11], 1, Concat, [1]] # cat Y5- [-1, 2, RepC4, [256]] # F5 (26), pan_blocks.1- [[20, 23, 26], 1, RTDETRDecoder, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
# ⭐⭐Powered by https://blog.csdn.net/StopAndGoyyy,  技术指导QQ:2668825911⭐⭐

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 2.2 修改train.py文件

       创建Train_RT脚本用于训练。

from ultralytics.models import RTDETR
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'if __name__ == '__main__':model = RTDETR(model='ultralytics/cfg/models/rt-detr/rtdetr-l.yaml')# model.load('yolov8n.pt')model.train(data='./data.yaml', epochs=2, batch=1, device='0', imgsz=640, workers=2, cache=False,amp=True, mosaic=False, project='runs/train', name='exp')

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         在train.py脚本中填入修改好的yaml路径，运行即可训。

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