实时目标检测迈向新征程：RT-DETR带来速度与精度的完美融合

2023-07-31 18:23:55

RT-DETR：实时目标检测的革命者

在实时目标检测领域，YOLO曾经是王者，以其闪电般的速度著称。然而，RT-DETR的横空出世打破了这一格局，成为实时目标检测的全新标杆。

RT-DETR：颠覆传统

RT-DETR是一款基于Transformer架构的实时目标检测器，融合了速度与精度，完美打破了传统的瓶颈。在COCO数据集上，RT-DETR以54.8 AP和114 FPS的优异成绩刷新了记录，将YOLOv8等强劲对手远远甩在身后。

技术创新：NMS的终结

RT-DETR的突破性在于巧妙地设计了Transformer架构，绕过了NMS（非极大值抑制）带来的推理延迟。NMS是目标检测中的关键步骤，但其对推理速度造成巨大瓶颈。RT-DETR通过将NMS引入Transformer的解码器中，将NMS操作与推理过程无缝整合，消除了NMS的延迟，实现端到端的推理。

端到端速度基准：公平竞争

为了确保实时目标检测算法的公平比较，RT-DETR建立了端到端速度基准，消除了不同硬件和软件环境带来的差异。这个统一的标准为不同算法的推理速度评估提供了坚实的基础，促进了实时目标检测领域的良性竞争。

RT-DETR的崛起：开启新时代

RT-DETR的出现开启了实时目标检测的新时代，重新定义了目标检测的标准。其超快的速度和极高的精度使它成为自动驾驶、智能监控等领域的理想选择，将为人们的生活带来更多的便利和智能体验。

代码示例

使用RT-DETR进行目标检测的示例代码如下：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载预训练的RT-DETR模型
model = torch.hub.load("facebookresearch/detr", "detr_resnet50", pretrained=True)

# 初始化Tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 输入图像和文本
image = torch.rand(1, 3, 224, 224)
text = "a person sitting on a bench"
encoded_text = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")

# 推理
with torch.no_grad():
    outputs = model(image, encoded_text)

# 后处理
boxes = outputs["pred_boxes"]
labels = outputs["pred_labels"]
scores = outputs["pred_logits"]