概述与简介

RT-DETR是一种实时目标检测模型，它结合了两种经典的目标检测方法：Transformer和DETR（Detection Transformer）。Transformer是一种用于序列建模的神经网络架构，最初是用于自然语言处理，但已经被证明在计算机视觉领域也非常有效。DETR是一种端到端的目标检测模型，它将目标检测任务转换为一个对象查询问题，并使用Transformer进行解决。RT-DETR采用了DETR的结构，但采用了一些优化措施，以实现实时目标检测。

在介绍RT-DETR之前，我们先来了解一下目标检测的基本概念。目标检测是计算机视觉领域的一个重要问题，它的目标是从图像或视频中检测出特定物体的位置和类别。在过去的几十年中，研究人员提出了许多目标检测方法，包括基于特征的方法、基于模板的方法、基于深度学习的方法等。其中，深度学习方法在最近几年中取得了很大的进展，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的方法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等都已经取得了很好的效果。

当前目标检测存在问题
然而，这些方法都有一个共同的问题，那就是它们需要在图像的每个位置上进行计算，因此计算成本很高，不适合实时应用场景。为了解决这个问题，研究人员开始探索如何使用端到端的神经网络模型来实现目标检测。其中，DETR就是一种很有代表性的模型。

来源
DETR是由Facebook AI研究团队提出的一种端到端的目标检测模型，它使用Transformer进行编码和解码。与传统的目标检测方法不同，DETR将目标检测问题转化为一个对象查询问题。具体来说，模型将图像中的每个像素位置视为查询向量，并使用Transformer编码器将其转换为一组特征向量。然后，模型使用一个解码器来预测每个对象的类别、边界框位置和对象特征向量，这些信息可以通过与查询向量的交互来获取。

DETR的优点
DETR的优点是它可以直接从图像中预测对象，而不需要通过预定义的锚框或候选框来进行检测。这种方法可以减少计算成本，并避免了由于不正确的框选导致的误检和漏检问题。此外，DETR还可以处理不同数量和大小的对象，并且可以直接输出对象特征向量，这些特征向量可以用于目标跟踪等后续任务。

然而，DETR的缺点是它的计算成本仍然很高，因此不适合实时应用场景。为了解决这个问题，研究人员开始探索如何对DETR进行优化，以实现实时目标检测。

原理
RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构，但对其进行了大量的优化。首先，RT-DETR使用了更小的特征图来减少计算成本。其次，RT-DETR使用更少的注意力头，以减少模型中的参数数量。此外，RT-DETR还引入了一种新的分组注意力机制，可以进一步提高性能。

具体来说，RT-DETR的编码器采用了ResNet50网络，但只保留了其前四个残差块，以减少特征图的大小。其解码器包括一个Transformer解码器和一个对象嵌入网络。与DETR不同的是，RT-DETR的Transformer解码器只有两个注意力头，而不是DETR的八个。此外，RT-DETR还使用了一种新的分组注意力机制，可以将注意力计算分为多个组，以提高计算效率。对象嵌入网络用于将每个对象的特征向量嵌入到模型中，以便进行后续的任务。

总结
RT-DETR的优点是它可以在保持较高精度的同时，实现实时目标检测，适用于许多应用场景，如自动驾驶、智能监控、机器人等。此外，RT-DETR还可以处理不同数量和大小的对象，并且可以直接输出对象特征向量，这些特征向量可以用于目标跟踪等后续任务。

总之，RT-DETR是一种非常有前景的实时目标检测模型，它结合了Transformer和DETR的优点，并采用了一系列优化措施，以实现实时目标检测。它已经在许多应用场景中得到了广泛的应用，并且随着计算硬件的不断提升，它的应用前景将会更加广阔。

部署
环境要求

cuda >= 11.7.1  ##联系方式qq1309399183
nccl >= 2.7
paddlepaddle-gpu >= 2.4.1

创建conda环境

conda create --name ppdet python=3.10

安装RT-DETR推荐的paddle版本
前往官网安装当前稳定的paddle版本[paddle-stable]；

Clone项目代码

git clone -b develop \
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git