实时检测变天！DETR携手DINOv3全面超越YOLO，8款模型全部开源（附下载地址）

从服务器到移动端，这个模型家族重新定义性能边界

前不久 Ultralytics 刚刚宣布YOLO 26（阅读原文），YOLO系列一直以其极致的效率和不俗的性能，稳坐头把交椅。

然而另一个系列 DETR（DEtection TRansformer）也在不断进化，随着 DEIM 框架的出现，让实时DETR的性能和训练效率大幅提升，开始真正能与YOLO分庭抗礼。

今天要跟大家聊聊目标检测领域的一个重磅发布——DEIMv2。这个由Intellindust AI Lab和厦门大学联合推出的实时检测器家族，将实时 DETR 与视觉基础模型DINOv3相结合。

目录

全场景覆盖：八大模型满足所有需求

高性能系列（适合GPU服务器）：

轻量级系列（适合移动端/边缘设备）：

技术突破：当DINOv3遇上实时检测

空间调优适配器：巧妙的桥梁设计

性能表现：全面超越现有方案

背后故事：从DEIM到DEIMv2的技术演进

技术影响与未来展望

结语

论文及源码地址

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全场景覆盖：八大模型满足所有需求

DEIMv2最令人印象深刻的是其完整的产品矩阵。

研究团队一口气推出了八个不同规格的模型，从面向服务器的高性能型号到专为移动端设计的超轻量版本：

• 高性能系列（适合GPU服务器）：

• DEIMv2-X：旗舰型号，极致性能

• DEIMv2-L：均衡型，性能与效率兼备

• DEIMv2-M：轻量高效，性价比之选

• DEIMv2-S：基础版本，依旧强悍

• 轻量级系列（适合移动端/边缘设备）：

• DEIMv2-Nano：保持性能的轻量化

• DEIMv2-Pico：显著压缩，性能不减

• DEIMv2-Femto：极致压缩，适合资源紧张环境

• DEIMv2-Atto：仅0.49M参数，已知最小DETR检测器

这种精细的分级策略让开发者能够根据实际场景选择最合适的模型，不再需要为适配硬件而牺牲性能。

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技术突破：当DINOv3遇上实时检测

DEIMv2的核心创新在于解决了基础模型与实时检测任务之间的适配难题。

• 空间调优适配器：巧妙的桥梁设计

DINOv3作为当前最强大的视觉基础模型，语义理解能力出色，但其单尺度输出特性与目标检测所需的多尺度特征存在矛盾。

研究团队设计的STA模块采用双路径设计：

一路通过参数免费的双线性插值将DINOv3特征转换为多尺度表征；

另一路通过极轻量级CNN提取细粒度空间细节。最后通过双向融合算子实现语义与细节的统一。

这个设计既保留了DINOv3的强大能力，又补充了检测必需的细节信息，堪称工程上的巧思。

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性能表现：全面超越现有方案

在COCO基准测试中，DEIMv2交出了令人惊艳的成绩单：

• DEIMv2-X：仅50.3M参数达成57.8 AP，超越需要60M+参数才能达到56.5 AP的同类模型。

• DEIMv2-S：首个参数量低于10M（9.71M）却突破50 AP大关的检测器，达到50.9 AP。

• DEIMv2-Pico：仅1.5M参数实现38.5 AP，性能媲美参数多50%的YOLOv10-Nano。

特别值得注意的是，DEIMv2在中大型物体检测上表现尤为突出，证明了DINOv3强大语义能力与STA模块的有效性。

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背后故事：从DEIM到DEIMv2的技术演进

要理解DEIMv2的价值，需要回顾其前身DEIM的工作。该团队在CVPR 2025中提出的Dense O2O与MAL协同创新，已经让DETR范式实现了重大突破。

传统DETR面临收敛慢、匹配效率低的问题。Dense O2O通过增加训练样本中的物体密度来加速收敛，而MAL损失函数则为那些匹配质量不高但仍具学习价值的样本提供适当梯度信号。

这两项技术的结合，使得基于DETR的实时检测器不仅能够与YOLO分庭抗礼，更在多项指标上实现超越。

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技术影响与未来展望

DEIMv2的成功证明了几个重要观点：

• DETR范式具备全场景适用性，从服务器到移动端都能胜任

• 优质预训练权重对性能至关重要，DINOv3的引入让DETR潜力充分释放

• 架构创新与训练优化同等重要，需要双管齐下

随着边缘计算和移动AI的快速发展，DEIMv2这种兼顾性能与效率的设计理念，有望在自动驾驶、工业质检、移动端应用等领域发挥重要作用。

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结语

DEIMv2的出现，标志着实时目标检测进入了新的发展阶段。这场YOLO与DETR的技术竞赛，因DEIMv2的横空出世而更加精彩。

更重要的是，这个工作展现了一种健康的技术发展模式：企业在追求技术突破的同时，积极回馈开源社区，推动整个领域的共同进步。

技术之路，开放者成。 DEIMv2已经开源，接下来，就看社区如何接过这个接力棒，继续推动实时检测技术向前发展了。

论文及源码地址

论文：https://arxiv.org/abs/2509.20787

代码：https://github.com/Intellindust-AI-Lab/DEIMv2