本文主要是介绍RT-DETR改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、RepC3、注意力机制、Neck上百种创新机制，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
💡 RT-DETR改进有效系列目录 💡
前言
Hello，各位读者们好
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Hello，各位读者，距离第一天发RT-DETR的博客已经过去了接近两个月，这段时间里我深入的研究了一下RT-DETR在ultralytics仓库的使用，旨在为大家解决为什么用v8的仓库训练的时候模型不收敛，精度差的离谱的问题，我也是成功的找到了解决方案，对于ultralytics仓库进行多处改进从而让其还原RT-DETR官方的实验环境从而达到一比一的效果。
- 同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的RT-DETR文档并不能在CSDN上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题，同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的，先到先得)。
专栏介绍
- 本专栏持续更新网络上的所有前沿文章，也包含过去的所有改进机制(大家有感兴趣的机制都可以私聊我我会给大家更新)，过
这篇关于RT-DETR改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、RepC3、注意力机制、Neck上百种创新机制的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
