第一个实时端到端目标检测器RT-DETR，实现比YOLO检测器更准确和快速的性能

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DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection

Wenyu Lv, Shangliang Xu, Yian Zhao, Guanzhong Wang, Jinman Wei, Cheng Cui, Yuning Du, Qingqing Dang, Yi Liu
[Baidu Inc]

DETR在实时目标检测上超过YOLO

要点:

• 动机：当前端到端检测器在NMS上存在延迟，且高计算成本限制了它们的实际应用，本研究旨在提出一种解决方案，使检测器在速度和准确性上都能有所提高。
• 方法：首先对现代实时目标检测器中的NMS的影响进行了分析，并建立了一个端到端速度基准。为了避免NMS造成的延迟，提出了一种实时端到端目标检测器RT-DETR。设计了一种高效的混合编码器来处理多尺度特征，同时提出了IoU-aware query selection方法来改进对象查询的初始化。此外，该检测器支持通过使用不同的解码器层进行灵活调整推理速度，无需重新训练，这有助于实际应用。
• 优势：所提出的RT-DETR在COCO val2017上实现了53.0%的AP，T4 GPU上达到114 FPS，超过了所有同尺度的YOLO检测器的速度和准确性。此外，我们的RT-DETR-R50在精度和帧率上都优于DINO-Deformable-DETR-R50，速度大约提升了21倍。

一句话总结:
提出了第一个实时端到端目标检测器RT-DETR，采用了先进的方法，实现了比YOLO检测器更准确和更快速的性能。

https://arxiv.org/abs/2304.08069 

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