💡本篇内容：RT-DETR改进最新LSKNet结构：顶会ICCV2023｜原创改进遥感旋转目标检测SOTA！大选择性卷积核的领域首次探索

💡🚀🚀🚀本博客 RT-DETR + 遥感旋转目标检测SOTA！大选择性卷积核的领域首次探索 LSKNet 源代码改进 适用于 RT-DETR… 等等YOLO系列 按步骤操作运行改进后的代码即可

💡适合用来改进作为 🚀改进点 顶会ICCV2023

💡该专栏《剑指RT-DETR原创改进》只改进RT-DETR模型相关的内容

💡论文：https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf

💡重点：同时博客 还基于该顶会ICCV2023论文模块，进行二次原创改进模块结构，具有多种配置，原创

一、LSKNet论文理论部分 + RT-DETR代码实践

最近关于遥感目标检测的研究主要集中在改进定向边界框的表示上，但忽略了遥感场景中呈现的独特先验知识。这种先验知识可能很有用，因为在没有参考足够远距离上下文的情况下，可能会错误地检测微小的遥感物体，并且不同类型物体所需的远距离上下文可能会有所不同。在本文中，我们考虑到这些先验并提出了大型选择性核网络（LSKNet）。LSKNet可以动态调整其大的空间感受野，以更好地模拟遥感场景中各种物体的测距上下文。据我们所知，这是遥感物体检测领域首次探索大型选择性核机制。没有花里胡哨的东西，LSKNet 在标准基准上设置了新的最先进的分数，即 HRSC2016 (98.46% mAP)、DOTA-v1.0 (81.85% mAP) 和 FAIR1M-v1.0 (47.87% mAP)。基于类似的技术，我们在2022年大湾区国际算法大赛中获得第二名。

论文方法

图展示了一个LSKNet Bolck的图示，是主干网中的一个重复块，其灵感来自ConvNeXt, PVT-v2, VAN, Conv2Former 和 MetaFormer。每个LSKNet块由两个剩余子块组成：大核选择（LK Selection）子块和前馈网络（FFN）子块。LK选择子块根据需要动态地调整网络的感受野。前馈网络子块用于通道混合和特征细化，由一个全连接层、一个深度卷积、一个GELU激活和第二个全连接层组成的序列。核心模块LSK Module被嵌入到LK选择子块中。它由一连串的大内核卷积和一个空间内核选择机制组成。

更多论文细节参考: https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf

论文实验

一、 代码｜ 将LSKNet结构应用到RT-DETR核心代码

还没加群的私信博主加RT-DETR交流群

改进核心代码（EMO + RT-DETR）

新增部分

首先在ultralytics/nn/modules文件夹下，创建一个lsk.py文件，新增以下代码

群-腾讯文档中查看

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修改部分

在ultralytics/nn/modules/init.py中导入 定义在lsk.py里面的模块

from .lsk import LSKB

'iRMB' 加到 __all__ = [...] 里面

第一步：
在ultralytics/nn/tasks.py文件中

from ultralytics.nn.lsk import LSKB

然后在 在tasks.py中配置
找到

elif m is nn.BatchNorm2d:
   args = [ch[f]]

在这句上面加一个

       elif m is LSKB:
            c1, c2 = ch[f], args[0]
            if c2 != nc:  # if c2 not equal to number of classes (i.e. for Classify() output)
                c2 = make_divisible(min(c2, max_channels) * width, 8)
            args = [c1, c2, *args[1:]]

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RT-DETR-LSK网络配置文件

RT-DETR-lsk.yaml

周三更新在群文档中

运行训练命令

运行RT-DETR的训练命令即可

python train.py --cfg yolov8-lsk.py

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参考

https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf