如何评价目标检测模型 RT-DETR ？

Question

如题所述

Answer 1

RT-DETR：实时目标检测新纪元</

在目标检测领域，传统方法往往受限于CNN和Anchor机制，以及繁琐的非极大值抑制(NMS)步骤，这在推理性能上设定了瓶颈。然而，Transformer的DETR模型开启了全新的可能性，但其精度与YOLOv8相比仍有所差距。百度研究人员的创新之作RT-DETR，作为一款实时端到端目标检测器，正是为了解决这一问题，它摒弃了NMS，力求在速度和准确性之间找到平衡。

实时与高效</：


RT-DETR-L在COCO数据集上展现出卓越性能，AP达到了53.0%，同时保持了114 FPS的惊人速度，而RT-DETR-X更是达到了54.8%的AP，以74 FPS的速率运行。
其核心特点是无后处理环节，直接输出检测结果，无需额外的NMS步骤，提高了整体效率。
混合编码器设计使得RT-DETR能够高效处理多尺度特征，进一步提升检测的精确度。
引入IoU感知查询技术，确保了每个预测的准确性，显著提升了检测质量。
灵活性同样出色，不同层数的设计可以根据具体场景灵活调整速度，实现高效部署。
尽管在某些特定情况下可能略逊于YOLO系列，但RT-DETR在整体性能上已经超越了最先进的端到端检测器，并展现出了强大的可扩展性。



深远影响与未来趋势</：RT-DETR的出现革新了实时目标检测领域，不仅为现有技术开辟了新路径，也为未来的应用开发和研究设定了新标准。
期待与未来</：令人兴奋的是，RT-DETRv2即将发布，将搭载爱芯元智的高能效智能视觉技术，进一步提升性能。

在硬件层面，AX650N芯片更是与RT-DETR紧密结合。它集成8核Cortex-A55 CPU、高效NPU，并支持8K@30fps的ISP处理和H.264、H.265视频编码，还提供MIPI输入、千兆Ethernet、USB以及HDMI 2.0b输出。内置的深度学习算法支持Transformer模型，尤其适合处理结构化视觉任务和行为分析，确保了在边缘设备上的高效执行。

RT-DETR的部署实例，例如基于AX650N的DEMO和微调优化，简化了部署流程，提供了ONNX模型、配置文件和优化工具，便于开发者快速上手。

更为专业的Pulsar2 AI工具链，囊括模型转换、离线量化、编译和异构调度，针对NPU架构进行了深度优化，尤其在Transformer网络上，能够显著缩短编译时间，整个过程只需5分钟。

更深入的优化细节中，Transformer网络在RT-DETR中的表现尤为突出。经过一系列编译步骤后，最终生成的rtdetr_r18_msda.axmodel文件，专为AX650N Demo板设计，开源项目AX-Samples提供了丰富的深度学习示例，包括RT-DETR的完整代码。

在实际应用中，RT-DETR在AX650N上运行速度极快，耗时少于10ms，后处理仅需0.15ms，显著减轻了CPU的负担。Vision Transformer技术为边缘设备的深度估计、目标检测和图像修复等任务提供了强大的加速。关注点在于Transformer网络在边缘设备上的广泛应用，以及RT-DETR的开发者@折秋水Kimi Chat和Demo贡献者的努力。

加入AXERA技术交流QQ群（139953715），获取AXera-Pi Pro和AXera-Pi Zero的最新资讯，与圈圈虫一起探索RT-DETR在边缘计算领域的无限潜力。