RT-DETRv4 借视觉基础模型蒸馏，实时检测零开销提分
ducha_aiki · x · 2026-09-12
论文《RT-DETRv4: Painlessly Furthering Real-Time Object Detection with Vision Foundation Models》（arXiv 2510.25257，入选 ECCV 2026）提出低成本、高适配的蒸馏框架：
- 动机：轻量化实时检测器为追求速度牺牲了特征表达能力，限制性能提升与端侧部署。
- 方法：利用视觉基础模型（VFM）增强轻量检测器——
- Deep Semantic Injector（DSI）模块：将 VFM 高层表征注入检测器深层，解决架构与学习目标差异导致的语义迁移难题；
- Gradient-guided Adaptive Modulation（GAM）策略：根据梯度范数比例动态调节语义迁移强度。
- 效果：不增加部署与推理开销，在多种 DETR 系模型上带来一致且显著的性能提升。
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