YOLOv8改进 | 检测头篇 | 给YOLOv8换个RT-DETR的检测头（重塑目标检测前沿技术）

一、本文介绍

本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型的检测头去替换YOLOv8中的检测头。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR检测头融入YOLOv8，我们可以结合YOLO的实时检测能力和RT-DETR的深度特征理解能力，打造出一个更加强大的目标检测模型。亲测这一整合不仅提高了模型在复杂场景下的表现，还显著提升了对小目标和遮挡目标的检测能力。此外，模型在多种标准数据集上的表现也有了明显提升，特别是在处理高动态范围和复杂背景的图像时，其表现尤为出色。

适用检测目标：需要注意的是本文的改进并不一定适合所有的数据集可能只有在部分的数据集有效(听人反馈部分的数据集可能掉点)。

推荐指数：⭐⭐⭐

专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备    ​ 

目录

一、本文介绍

二、RT-DETR检测头框架原理

 2.1 RT-DETR的基本原理

三、RT-DETR检测头的代码 

四、手把手教你添加RT-DETR检测头

4.1 RT-DETR的添加教程

4.2 的yaml文件和训练截图

4.2.1 RT-DETR检测头的yaml文件

4.3 训练方法 

4.3.1 RT-DETR的训练过程截图 

六、本文总结

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二、RT-DETR检测头框架原理

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论文地址：RT-DETR论文地址

代码地址：RT-DETR官方下载地址

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