YOLOv7 vs RT-DETRv2：详细技术对比
选择正确的目标检测模型对于任何计算机视觉项目来说都是一个至关重要的决定，需要在准确性、速度和计算成本之间取得平衡。本页提供了YOLOv7（一种高效的基于CNN的检测器）和RT-DETRv2（一种最先进的基于Transformer的模型）之间的全面技术比较。我们将深入研究它们的架构差异、性能基准和理想用例，以帮助您做出明智的选择。
YOLOv7：针对速度和准确性进行了优化
YOLOv7 代表了 YOLO 系列中的一个重要里程碑，它引入了新颖的训练策略和架构优化，为当时的实时对象检测树立了新标准。
- 作者： Chien-Yao Wang、Alexey Bochkovskiy 和 Hong-Yuan Mark Liao
- 组织： 台湾中研院资讯所
- 日期: 2022-07-06
- Arxiv: https://arxiv.org/abs/2207.02696
- GitHub: https://github.com/WongKinYiu/yolov7
- 文档： https://docs.ultralytics.com/models/yolov7/
架构和主要特性
YOLOv7的架构建立在强大的CNN基础上，并结合了多项关键创新，可在不增加推理成本的情况下提高性能。它的骨干网络具有扩展高效层聚合网络 (E-ELAN)，从而增强了网络学习各种特征的能力。一项主要贡献是“可训练的免费技巧包”的概念，其中包括在训练期间应用的高级优化技术（例如辅助头和由粗到细的引导标签分配），以提高最终模型的准确性。这些策略使YOLOv7能够在速度和精度之间实现卓越的平衡。
性能和用例
YOLOv7 以其在 GPU 硬件上的卓越性能而闻名，可为实时推理提供高帧率 (FPS)。这使其成为低延迟至关重要的应用的绝佳选择。
-
优势：
-
弱点：
- 复杂性： 架构和高级训练技术可能难以完全理解和自定义。
- 资源密集型： 较大的YOLOv7模型需要大量的GPU资源来进行训练。
- 多功能性有限： 主要设计用于 目标检测，具有社区驱动的针对其他任务的扩展，这与具有集成多任务支持的模型不同。
RT-DETRv2：实时检测Transformer v2
RT-DETRv2（实时检测Transformer v2）是百度公司推出的一种前沿目标检测器，它利用Transformer的强大功能来实现高精度，同时保持实时性能。
- 作者： Wenyu Lv、Yian Zhao、Qinyao Chang、Kui Huang、Guanzhong Wang 和 Yi Liu
- 组织： Baidu
- 日期： 2023-04-17
- Arxiv: https://arxiv.org/abs/2304.08069
- GitHub: https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR/tree/main/rtdetrv2_pytorch
架构和主要特性
RT-DETRv2基于Vision Transformer (ViT)架构，与传统的CNN相比，它可以更有效地捕获图像中的全局上下文和关系。它采用混合设计，使用CNN骨干网络进行初始特征提取，并使用基于Transformer的编码器-解码器进行检测。该模型也是无anchor的，简化了检测流程，无需预定义的anchor框，类似于YOLOX等模型。
性能和用例
RT-DETRv2 的主要优势在于其高精度，尤其是在检测具有显著遮挡或杂乱的复杂场景中的物体时。
-
优势：
- 高精度： Transformer架构通过有效地处理全局图像上下文来实现卓越的目标检测精度。
- 强大的特征表示能力： 擅长理解对象之间错综复杂的细节和关系。
-
弱点：
- 高计算成本： 像RT-DETRv2这样基于Transformer的模型计算量很大，尤其是在训练期间。与基于CNN的模型相比，它们通常需要更多的CUDA内存和更长的训练时间。
- 在某些硬件上推理速度较慢： 虽然针对实时性能进行了优化，但在所有硬件配置上，它可能无法与 YOLOv7 等经过高度优化的 CNN 的原始速度相媲美。
性能对比：YOLOv7 vs. RT-DETRv2
下表提供了不同模型变体的定量比较。RT-DETRv2-x 实现了最高的 mAP，但这是以更多的参数、更高的 FLOP 和更慢的推理速度为代价的，相比之下，YOLOv7x 提供了更平衡的配置，使其成为需要高速和高精度的应用的有力竞争者。
| 模型 | 尺寸 (像素) |
mAPval 50-95 |
速度 CPU ONNX (毫秒) |
速度 T4 TensorRT10 (毫秒) |
参数 (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv7l | 640 | 51.4 | - | 6.84 | 36.9 | 104.7 |
| YOLOv7x | 640 | 53.1 | - | 11.57 | 71.3 | 189.9 |
| RTDETRv2-s | 640 | 48.1 | - | 5.03 | 20 | 60 |
| RTDETRv2-m | 640 | 51.9 | - | 7.51 | 36 | 100 |
| RTDETRv2-l | 640 | 53.4 | - | 9.76 | 42 | 136 |
| RTDETRv2-x | 640 | 54.3 | - | 15.03 | 76 | 259 |
为什么选择 Ultralytics YOLO 模型？
虽然 YOLOv7 和 RT-DETRv2 都是强大的模型，但更新的 Ultralytics YOLO 模型，如 YOLOv8 和最新的 Ultralytics YOLO11，提供了更现代、通用和对开发者友好的解决方案。
- 易用性： Ultralytics 模型旨在提供简化的用户体验，具有简单的 Python API、丰富的 文档 和简单的 CLI 命令。
- 完善的生态系统： 受益于积极的开发、强大的开源社区、频繁的更新，以及与 Ultralytics HUB 等工具的无缝集成，实现端到端的 MLOps。
- 性能平衡： Ultralytics 模型在速度和准确性之间实现了出色的平衡，使其适用于从边缘 AI 设备到云服务器的各种实际场景。
- 内存效率： Ultralytics YOLO模型经过优化，可实现高效的内存使用。与基于Transformer的模型（如RT-DETR）相比，它们通常需要更少的CUDA内存来进行训练和推理，而RT-DETR以内存密集型和训练速度慢而闻名。
- 通用性： 像YOLOv8和YOLO11这样的模型是真正的多任务框架，开箱即用地支持目标检测、分割、分类、姿势估计和旋转框检测 (OBB)。
- 训练效率： 享受高效的训练过程，它具有在诸如COCO等数据集上随时可用的预训练权重，从而实现更快的收敛并缩短开发时间。
结论
YOLOv7 和 RT-DETRv2 都是强大的目标检测模型，各有优势。YOLOv7 在需要 GPU 上实现实时速度的应用中表现出色，在性能和效率之间实现了出色的平衡。RT-DETRv2 突破了精度的界限，使其成为对精度要求至关重要且计算资源限制较少的场景的首选，例如自动驾驶汽车中的人工智能或医学影像分析。
然而，对于寻求现代、一体化解决方案的开发人员和研究人员来说，像 YOLOv8 和 YOLO11 这样的 Ultralytics 模型通常呈现出最具吸引力的选择。它们将最先进的性能与卓越的易用性、更低的内存要求、多任务通用性和全面、良好支持的生态系统相结合，使其成为广泛的计算机视觉项目的理想选择。
其他模型对比
为了进一步探索，请考虑以下涉及YOLOv7、RT-DETR和其他领先模型的比较：
- YOLOv7 与 YOLOv8 对比
- YOLOv7 与 YOLOv5 对比
- RT-DETR vs YOLOv8
- RT-DETR vs YOLOX
- 探索像 YOLOv10 和 YOLO11 这样的最新模型。
