YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和RT-DETR的计算机视觉比较试验

最新推荐文章于 2024-10-24 23:00:02 发布

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文章标签： YOLO 计算机视觉人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JjtlReact/article/details/133016005

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本文对比分析了YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和RT-DETR在目标检测性能上的差异，探讨了各自的技术特点和适用场景。YOLO系列模型在速度与准确率间取得平衡，适合实时应用，而RT-DETR利用Transformer架构提升检测精度，适用于高精度任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

计算机视觉领域的目标检测一直是一个热门研究方向，而YOLO系列模型和RT-DETR是其中备受关注的算法。本文将对YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和RT-DETR进行比较试验，并提供相应的源代码。

YOLOv5是YOLO系列中的最新版本，它采用了一种基于单阶段的目标检测算法，具有较快的推理速度和较高的准确率。YOLOv5的源代码可以在GitHub上找到，以下是一个简单的示例：

import torch
from models import yolov5

# 加载YOLOv5模型
model = yolov5.load_model('yolov5s.pt')
model.

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YOLOv5/v6/v7/v8/RT-DETR 对比试验的一些想法

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3、Cls部分，每个真实框对应的先验框，获取到每个框对应的先验框后，取出该先验框的种类预测结果，根据真实框的种类和先验框的种类预测结果计算交叉熵损失，作为Cls部分的Loss组成。3、Cls部分，每个真实框对应的先验框，获取到每个框对应的先验框后，取出该先验框的种类预测结果，根据真实框的种类和先验框的种类预测结果计算交叉熵损失，作为Cls部分的Loss组成。标注数据的类别需要转成数字，如0、1等，转成后的yolo格式如下，每1行代表一个物体，依次表示为：类别、x、y、w、h。

YOLOv5、YOLOX、YOLOv6的分析与比较

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YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和RT-DETR都是目标检测领域常用的算法，各有优缺点。本文将对这五种算法进行对比试验，从原理、性能、应用场景等方面进行详细分析。YOLOv5/v6/v7/v8/RT-DETR都是目标检测领域常用的算法，各有优缺点。YOLOv5: 速度快、精度高，适用于实时目标检测场景。YOLOv6: 速度更快、精度更高，适用于对速度和精度要求较高的场景。YOLOv7: 速度更快、精度更高，适用于对速度和精度要求更高的场景。YOLOv8。

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RT-DETR改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、RepC3、注意力机制、Neck上百种创新机制

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YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 利用RT-DETR主干网络PPHGNetV2助力yolov11有效涨点（轻量化目标检测网络）

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本文给大家带来利用RT-DETR模型主干HGNet去替换YOLOv8的主干，RT-DETR是今年由百度推出的第一款实时的ViT模型，其在实时检测的领域上号称是打败了YOLO系列，其利用两个主干一个是HGNet一个是ResNet，其中HGNet就是我们今天来讲解的网络结构模型（亲测这个HGNet网络比YOLO的主干更加轻量化和精度更高的主干，非常适合轻量化研究的读者），这个网络结构目前还没有推出论文，所以其理论知识在网络上也是非常的少（亲测替换之后主干GFLOPs降低到7.7，精度mAP提高0.05）。

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YOLO是实时检测应用的绝佳选择，它专注于速度，适用于视频分析和实时目标跟踪等应用。另一方面，DETR在需要提高准确性和处理物体之间复杂交互的任务中表现出色，这在医学成像、细粒度目标检测以及检测质量优于实时处理速度的场景中可能特别重要。然而，重要的是要认识到，DETR的一个新迭代——被称为RT-DETR或实时DETR——在2023年发布，声称在速度和准确性方面都优于类似规模的所有YOLO检测器。这项创新虽然在这篇博客中没有涵盖，但它强调了这个领域的动态性质，以及根据特定应用需求进一步细化YOLO和DETR

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RT-DETR由于轻巧的设计也已经快于大部分YOLO，然后实际端到端应用的时候还是得需要加上NMS的...嗯等等，DETR类检测器压根就不需要NMS，所以一旦端到端使用，RT-DETR依然轻装上阵一路狂奔，而YOLO系列就需要带上NMS负重前行了，NMS参数设置的不好比如为了拉高recall就会严重拖慢YOLO系列端到端的整体速度。⒉.较高的准确率: YOLO V8在YOLO系列的基础上进行了改进，通过引入更多的技术手段，如特征金字塔网络、注意力机制等，提升了检测的准确率。⑥密集目标检测能力；

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的多种类动物识别（Python+PySide6界面+训练代码）

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yolov8 改进 rt-detr 检测头

最新发布

03-26

### YOLOv8 改进 RT-DETR 检测头的方法及代码实现 #### 方法概述通过将 YOLOv8 的检测头替换为 RT-DETR 的检测头，可以充分利用两者的优点。YOLOv8 提供高效的特征提取能力，而 RT-DETR 则以其高精度的 anchor-free 检测机制见长。这种组合能够显著提高目标检测的速度和准确性。以下是具体的改进方法： 1. **特征提取部分** 保持 YOLOv8 中的 Backbone 和 Neck 不变，这些模块负责高效地提取多尺度特征[^1]。这一步骤确保模型仍然具备快速处理图像的能力。 2. **检测头替换** 移除 YOLOv8 原有的 anchor-based 检测头，并将其替换成 RT-DETR 的 anchor-free 检测头。RT-DETR 使用 Transformer 结构来捕获全局上下文信息，从而增强对复杂场景的理解能力。 3. **损失函数调整** 替代 YOLOv8 的原有损失函数，采用 RT-DETR 的匹配损失（Matching Loss）和分类损失（Classification Loss）。这种方法有助于更精确地定位物体并减少误检率。 --- #### 代码实现以下是一个简单的 Python 示例代码片段，展示如何基于上述理论修改 YOLOv8 并集成 RT-DETR 的检测头： ```python import torch from ultralytics import YOLO from detr.models import DETRHead # 假设这是来自 RT-DETR 的检测头模块 # 加载预训练的 YOLOv8 模型 yolov8_model = YOLO('yolov8n.pt') # 获取 YOLOv8 的 Backbone 和 Neck 部分 backbone_neck = yolov8_model.model[:-1] # 初始化 RT-DETR 的检测头 detr_head = DETRHead(num_classes=80, hidden_dim=256) class HybridModel(torch.nn.Module): def __init__(self, backbone_neck, detection_head): super(HybridModel, self).__init__() self.backbone_neck = backbone_neck self.detection_head = detection_head def forward(self, x): features = self.backbone_neck(x) # 提取多尺度特征 outputs = self.detection_head(features) # 应用 RT-DETR 的检测头 return outputs # 创建混合模型实例 hybrid_model = HybridModel(backbone_neck=backbone_neck, detection_head=detr_head) # 测试输入数据 input_tensor = torch.randn(1, 3, 640, 640) output = hybrid_model(input_tensor) print(output.shape) # 输出形状应与 RT-DETR 的预测一致 ``` 此代码展示了如何构建一个融合了 YOLOv8 和 RT-DETR 的新模型。注意，在实际应用中可能还需要进一步微调超参数以及重新定义损失函数以适应新的架构设计。 --- #### 性能优化建议为了最大化该方案的效果，可以从以下几个方面入手进行性能优化： 1. 数据集适配：针对特定领域或应用场景的数据集进行充分标注，并利用迁移学习技术加速收敛过程。 2. 超参调节：尝试不同的学习率、批量大小以及其他影响训练效果的关键因素找到最佳配置。 3. 硬件支持：如果条件允许的话，可考虑部署至 GPU 或 TPU 上执行计算密集型操作以缩短推理时间。 4. 后处理策略：合理设置 NMS (Non-Maximum Suppression) 参数阈值降低冗余框数量的同时保留高质量候选区域。 ---