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百度RT-DETR ：基于视觉变换器的实时物体检测器

概述

实时检测转换器RT-DETR）由百度开发，是一种尖端的端到端对象检测器，在保持高精度的同时提供实时性能。它基于 DETR（无 NMS 框架）的思想，同时引入了基于 conv 的骨干和高效混合编码器，以获得实时速度。RT-DETR 通过解耦尺度内交互和跨尺度融合，高效处理多尺度特征。该模型适应性强，支持使用不同的解码器层灵活调整推理速度，无需重新训练。RT-DETR 在使用TensorRT 的CUDA 等加速后端上表现出色，优于许多其他实时物体检测器。



观看： 实时检测变压器 (RT-DETR)

模型示例图片 百度概况RT-DETR 。 RT-DETR 模型架构图显示了作为编码器输入的主干{S3、S4、S5}的最后三个阶段。高效混合编码器通过级内特征交互（AIFI）和跨尺度特征融合模块（CCFM）将多尺度特征转换为图像特征序列。采用 IoU 感知查询选择，选择固定数量的图像特征作为解码器的初始对象查询。最后，带有辅助预测头的解码器会对对象查询进行迭代优化，以生成方框和置信度分数 (消息来源).

主要功能

  • 高效混合编码器：百度的RT-DETR 采用高效混合编码器，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来处理多尺度特征。这种基于视觉转换器的独特设计降低了计算成本，并可实现实时物体检测。
  • IoU 感知查询选择：百度的RT-DETR 利用 IoU 感知查询选择改进了对象查询初始化。这样，模型就能专注于场景中最相关的物体，从而提高检测精度。
  • 可调整的推理速度：百度RT-DETR 支持通过使用不同的解码器层灵活调整推理速度，无需重新训练。这种适应性有助于在各种实时物体检测场景中的实际应用。
  • 无 NMS 框架：基于 DETR，RT-DETR 无需进行非最大抑制后处理，从而简化了检测管道，并有可能提高效率。
  • 无锚检测：作为一种无锚检测器，RT-DETR 简化了检测过程，并可提高不同数据集之间的通用性。

预训练模型

Ultralytics Python API 提供不同规模的预训练PaddlePaddle RT-DETR 模型：

  • RT-DETR-L：COCO Val2017 的 AP 为 53.0%，T4 为 114 FPSGPU
  • RT-DETR-X：COCO Val2017 的 AP 为 54.8%，T4 为 74 FPSGPU

此外，百度还于 2024 年 7 月发布了 RTDETRv2，在原有架构的基础上进一步改进，增强了性能指标。

使用示例

本示例提供了简单的RT-DETR 训练和推理示例。有关这些模式和其他模式的完整文档，请参阅 "预测"、"训练"、"验证"和 "导出"文档页面。

示例

from ultralytics import RTDETR

# Load a COCO-pretrained RT-DETR-l model
model = RTDETR("rtdetr-l.pt")

# Display model information (optional)
model.info()

# Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Run inference with the RT-DETR-l model on the 'bus.jpg' image
results = model("path/to/bus.jpg")

# Load a COCO-pretrained RT-DETR-l model and train it on the COCO8 example dataset for 100 epochs
yolo train model=rtdetr-l.pt data=coco8.yaml epochs=100 imgsz=640

# Load a COCO-pretrained RT-DETR-l model and run inference on the 'bus.jpg' image
yolo predict model=rtdetr-l.pt source=path/to/bus.jpg

支持的任务和模式

本表介绍了模型类型、特定的预训练权重、每个模型支持的任务以及支持的各种模式（训练、验证、预测、导出），并用✅表情符号表示。

型号 预训练重量 支持的任务 推论 验证 培训 出口
RT-DETR 大型 rtdetr-l.pt 物体检测 ✅ ✅ ✅ ✅
RT-DETR 特大号 rtdetr-x.pt 物体检测 ✅ ✅ ✅ ✅

理想的使用案例

RT-DETR 尤其适用于需要高精度和实时性能的应用：

引用和致谢

如果您在研究或开发工作中使用了百度的RT-DETR ，请引用原始论文：

@misc{lv2023detrs,
      title={DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection},
      author={Wenyu Lv and Shangliang Xu and Yian Zhao and Guanzhong Wang and Jinman Wei and Cheng Cui and Yuning Du and Qingqing Dang and Yi Liu},
      year={2023},
      eprint={2304.08069},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

对于 RTDETRv2，您可以引用2024 年的论文：

@misc{lv2024rtdetrv2,
      title={RTDETRv2: All-in-One Detection Transformer Beats YOLO and DINO},
      author={Wenyu Lv and Yian Zhao and Qinyao Chang and Kui Huang and Guanzhong Wang and Yi Liu},
      year={2024},
      eprint={2407.17140},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

我们衷心感谢百度及其团队为计算机视觉社区创建并维护了这一宝贵资源。 PaddlePaddle团队为计算机视觉社区创建并维护了这一宝贵资源。我们非常感谢他们开发了基于视觉变换器的实时物体检测器RT-DETR 。

常见问题

百度的RT-DETR 模式是什么，如何运作？

百度的RT-DETR （Real-Time Detection Transformer，实时检测转换器）是一种基于视觉转换器架构的先进实时物体检测器。它通过高效的混合编码器解耦尺度内交互和跨尺度融合，从而高效处理多尺度特征。通过采用 IoU 感知查询选择技术，该模型可专注于最相关的物体，从而提高检测精度。RT-DETR 可通过调整解码器层实现推理速度的调整，无需重新训练，因此适用于各种实时对象检测场景。有关RT-DETR 功能的更多信息，请参阅RT-DETR Arxiv 论文。

如何使用Ultralytics 提供的预训练RT-DETR 模型？

您可以利用Ultralytics Python API 使用预训练的PaddlePaddle RT-DETR 模型。例如，要加载在 COCO val2017 上预先训练好的RT-DETR-l 模型，并在 T4GPU 上实现高 FPS，可以利用下面的示例：

示例

from ultralytics import RTDETR

# Load a COCO-pretrained RT-DETR-l model
model = RTDETR("rtdetr-l.pt")

# Display model information (optional)
model.info()

# Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Run inference with the RT-DETR-l model on the 'bus.jpg' image
results = model("path/to/bus.jpg")

# Load a COCO-pretrained RT-DETR-l model and train it on the COCO8 example dataset for 100 epochs
yolo train model=rtdetr-l.pt data=coco8.yaml epochs=100 imgsz=640

# Load a COCO-pretrained RT-DETR-l model and run inference on the 'bus.jpg' image
yolo predict model=rtdetr-l.pt source=path/to/bus.jpg

为什么要选择百度的RT-DETR 而不是其他实时物体检测器？

百度的RT-DETR 因其高效的混合编码器和 IoU 感知查询选择而脱颖而出，在保持高准确度的同时大幅降低了计算成本。其无需重新训练即可通过使用不同的解码器层来调整推理速度的独特能力大大增加了灵活性。这使得它对于需要在加速后端（如带有TensorRT 的CUDA ）上实现实时性能的应用特别有优势，超越了许多其他实时对象检测器。与传统的基于 CNN 的检测器相比，变换器架构还能提供更好的全局上下文理解。

RT-DETR 如何支持针对不同实时应用的自适应推理速度？

百度RT-DETR 可通过使用不同的解码器层灵活调整推理速度，而无需重新训练。这种适应性对于在各种实时物体检测任务中提升性能至关重要。无论您是需要更快的处理速度来满足较低精度的需求，还是需要更慢、更精确的检测速度，RT-DETR 都可以根据您的具体要求进行定制。在不同计算能力的设备上部署模型时，这一功能尤为重要。

我能否将RT-DETR 模型与其他Ultralytics 模式一起使用，如训练、验证和导出？

是的，RT-DETR 模型兼容各种Ultralytics 模式，包括训练、验证、预测和导出。有关如何使用这些模式的详细说明，请参阅相关文档：训练、验证、预测和导出。这确保了开发和部署对象检测解决方案的全面工作流程。Ultralytics 框架为不同的模型架构提供了一致的应用程序接口，使RT-DETR 模型的使用更加方便。



📅创建于 1 年前 ✏️已更新 1 个月前
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