yolov8复现rtdetr

### 使用YOLOv8复现RTDETR模型 为了理解如何使用YOLOv8框架来尝试复现RTDETR模型，重要的是要先了解两者之间的架构差异以及实现细节。YOLOv8是一个基于卷积神经网络的目标检测算法家族中的最新成员[^1]，而RTDETR则采用了不同的设计思路，在某些方面可能更复杂。 #### 1. 准备工作环境 确保安装了必要的依赖库，并设置了适当版本的PyTorch和其他工具包： ```bash pip install ultralytics torch torchvision torchaudio --upgrade ``` #### 2. 加载并修改配置文件 创建一个新的YAML配置文件用于定义自定义模型结构。此文件应模仿官方提供的模板，但调整参数以匹配RTDETR的特点。例如，可以增加更深的基础骨干网或引入额外的注意力机制模块等特性[^2]。 ```yaml # custom_rt_detr.yaml nc: 80 # number of classes depth_multiple: 0.33 width_multiple: 0.50 backbone: - [focus, [64, 3]] ... head: ... ``` #### 3. 修改模型类定义 编辑`models/yolo.py`或其他相关源码文件，向现有YOLOv8模型添加特定于RTDETR的功能组件。这一步骤涉及深入研究两个模型的技术文档和论文描述，找到它们之间最显著的区别点进行针对性改造。 ```python from models.common import ... class CustomRtDTRModel(YOLOv8): def __init__(self, cfg='custom_rt_detr.yaml', ch=3, nc=None): super().__init__(cfg, ch, nc) # Add specific layers or modules here that are unique to RTDETR model. self.transformer_decoder = TransformerDecoderLayer(...) def forward(self, x): out = super().forward(x) transformed_out = self.transformer_decoder(out) return transformed_out ``` #### 4. 训练过程定制化设置 编写训练脚本来调用上述自定义化的模型实例，并指定合适的超参数组合来进行实验验证。注意监控损失函数变化趋势以及其他性能指标的表现情况。 ```python import argparse from pathlib import Path from utils.general import increment_path from train import run as start_training if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--data', type=str, default='coco128.yaml') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100) parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16) opt = parser.parse_args() weights_save_dir = increment_path(Path('runs/train/exp'), exist_ok=False) start_training( data=opt.data, epochs=opt.epochs, batch_size=opt.batch_size, imgsz=640, save_period=-1, project=weights_save_dir.as_posix(), name='', exist_ok=True, device='cuda', workers=8, pretrained_weights='./pretrained/rt-detr.pth' # Load pre-trained weights if available ) ```