电力高空作业安全检测（3）RT-DETR模型

背景与挑战

YOLO 系列模型长期以来在实时目标检测领域占据主导地位，因其在速度与精度之间取得了良好的平衡。然而，这些模型在处理多尺度特征时，往往依赖于非极大值抑制（NMS）后处理步骤，这不仅增加了计算开销，还可能影响检测精度。

尽管基于 Transformer 的 DETR 模型在去除 NMS 的同时，提供了更简洁的端到端检测框架，但其高计算成本限制了其在实时检测中的应用。

RT-DETR 的创新设计

为了解决上述问题，百度提出了 RT-DETR（Real-Time DEtection TRansformer），这是首个实现实时端到端目标检测的 Transformer 模型。其主要创新包括：

1. 高效混合编码器（Hybrid Encoder）：通过解耦尺度内交互和跨尺度融合，快速处理多尺度特征，从而提高推理速度。

2. 最小不确定性查询选择（Uncertainty-Minimal Query Selection）：为解始查询，减少低定位置信息的特征被选为查询的可能性，提升检测精度。 灵活的速度调节：通过调整解码器层数，RT-DETR 支持在不重新训练的情况下，适应不同场景的速度需求。

性能表现

在 COCO 数据集上，RT-DETR-R50 模型在 T4 GPU 上实现了 53.1% 的 AP（平均精度）和 108 FPS 的推理速度；RT-DETR-R101 模型则达到了 54.3% 的 AP 和 74 FPS 的推理速度，超越了当时最先进的 YOLOv8 模型，兼顾了速度与精度。

此外，RT-DETR 在轻量级模型上也表现出色，超越了 YOLO 系列中的 S 和 M 模型。

应用前景

RT-DETR防监控等领域。其端到端的架构简化了传统检测流程，减少了对后处理步骤的依赖，提高了系统的实时性和稳定性。语

RT-DETR 的提出标志着实时目标检测领域的一次重要突破。通过结合 Transformer 的优势和针对实时性需求的优化设计，RT-DETR 为实现高效、精确的电力高空作业安全目标检测提供了新的思路和解决方案。