RT-DETR算法优化改进：Backbone改进｜RIFormer：无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构 | CVPR2023

💡💡💡本文独家改进：RIFormer助力RT-DETR ，替换backbone，RIFormer-M36的吞吐量可达1185，同时精度高达82.6%；而PoolFormer-M36的吞吐量为109，精度为82.1%。

推荐指数：五星

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

1.RIFormer介绍

论文：https://arxiv.org/pdf/2304.05659.pdf

问题：Vision Transformer 已取得长足进步，token mixer，其优秀的建模能力已在各种视觉任务