rt_detr

### RT-DETR 实现与使用 #### 关于 RT-DETR 的背景 RT-DETR 是一种基于 Transformer 的实时目标检测框架，其设计旨在平衡 DETR 类模型的精度和推理速度。通过引入创新性的模块（如 AIFI），它显著提升了性能并缩小了与传统卷积神经网络（CNN）方法（如 YOLO 系列）之间的差距[^1]。 #### RT-DETR 的核心组件 RT-DETR 的主要贡献在于以下几个方面： - **AIFI 模块**：这是一个注意力机制驱动的特征交互模块，用于替代传统的 SPPF 模块。该模块能够增强不同尺度内的特征融合能力，从而提升模型的表现力[^3]。 - **高效解码器架构**：相比原始 DETR 中复杂的编码器-解码器结构，RT-DETR 对解码器进行了优化，使其更适合实时场景下的应用。 #### 安装与运行环境配置 为了顺利部署 RT-DETR 模型，可以参考官方 GitHub 提供的安装指南。以下是基本步骤： 1. 克隆仓库至本地： ```bash git clone https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR.git cd RT-DETR ``` 2. 创建虚拟环境并安装依赖项： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. 下载预训练权重文件（如果适用）或准备自己的数据集以进行微调。 #### 训练过程概述 假设已经准备好 COCO 数据集或其他自定义标注的数据，则可以通过调整超参数来启动训练流程。以下是一个简单的命令示例： ```bash python tools/train.py --config configs/rtdetr_base_coco.yml \ --device gpu \ --batch-size 16 \ --epochs 50 ``` 上述脚本指定了基础版本的 RT-DETR 配置文件 `rtdetr_base_coco.yml` 并设置了 GPU 加速模式以及批量大小为 16 和总轮次数为 50 的实验条件。 对于更具体的设置需求，比如更改 backbone 或者加入额外损失函数等高级选项，请查阅项目文档中的详细说明部分。 #### 推理阶段操作指导 完成训练之后，在测试新图像时只需加载对应的 checkpoint 文件即可执行预测任务。下面给出一段 Python 脚本来展示如何利用已保存好的模型来进行单张图片的目标识别工作： ```python from rt_detr import build_model_from_config import torch from PIL import Image import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = Image.open(image_path).convert('RGB') transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((800, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) return transform(img)[None].float() if __name__ == '__main__': config_file = 'configs/rtdetr_base_coco.yml' weights_path = './checkpoints/model_best.pth' model = build_model_from_config(config_file=config_file) state_dict = torch.load(weights_path)['state_dict'] model.load_state_dict(state_dict) image_tensor = preprocess_image('./test.jpg') with torch.no_grad(): outputs = model(image_tensor) print(outputs['pred_boxes'], outputs['pred_logits']) ``` 以上代码片段展示了从读取输入到最终输出边界框坐标及类别概率的过程。 --- ###