本文主要是介绍【RT-DETR有效改进】 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层（高效重参数化Neck），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！
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一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化RT-DETR的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！）。RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)，RepGFPN相对于BiFPN和之前的FPN均有一定程度上的优化效果。
适用检测目标：所有的目标检测均有一定的提点
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