RT-DETR：端到端的实时Transformer检测模型（目标检测+跟踪）

博主一直一来做的都是基于Transformer的目标检测领域，相较于基于卷积的目标检测方法，如YOLO等，其检测速度一直为人诟病。
终于，RT-DETR横空出世，在取得高精度的同时，检测速度也大幅提升。

那么RT-DETR是如何做到的呢？

在研究RT-DETR的改进前，我们先来了解下DETR类目标检测方法的发展历程吧

• 首先是DETR，该方法作为Transformer在目标检测领域的开山之作，一经推出，便引发了极大的轰动，该方法巧妙的利用Transformer进行特征提取与解码，同时通过匈牙利匹配方法完成预测框与真实框的匹配，避免了NMS等后处理过程。
• 随后DAB-DETR引入了动态锚框作为查询向量，从而对DETR中的100个查询向量进行了解释。
• Deformable-DETR针对Transformer中自注意力计算复杂度高的问题，提出可变形注意力计算，即通过可学习的选取少量向量进行注意力计算，大幅的降低了计算量。
• DN-DETR认为匈牙利匹配的二义性是导致DETR训练收敛慢的原因，因此提出查询降噪机制，即利用先前DAB-DETR中将查询向量解释为锚框的原理，给查询向量添加一些噪声来辅助模型收敛，最终大幅提升了模型的训练速度。
• DINO则是在DAB-DETR与DN-DETR的基础上进行进一步的融合与改进。
• H-DETR为使模型获取更多的正样本特征，从而提升检测精度，因此提出混合匹配方法，在训练阶段，包含原始的匈牙利匹配分支与一个一对多的辅助匹配分支，而在推理阶段，则只有一个匈牙利匹配分支。

然而，上述方法尽管已经大幅提升了检测精度，降低了计算复杂度，但其受Transformer本身高计算复杂度的制约，DETR类目标检测方法的实时性始终令人难以满意，尤其是相较于YOLO等单阶段目标检测方法，其检测速度的确差别巨大。

为了解决这个问题，百度提出了RT-DETR，该方法依旧是在DETR的基础上改进生成的，从论文中给出的实验结果来看，该方法无论在检测速度还是检测精度方法都已经超过了YOLOv8，实现了真正的实时性。

• 创新点1：高效混合编码器：RT-DETR使用了一种高效的混合编码器，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来处理多尺度特征。这种独特的基于视觉Transformer的设计降低了计算成本，并允许实时物体检测。
• 创新点2：IoU感知查询选择：RT-DETR通过利用IoU感知的查询选择改进了目标查询初始化。这使得模型能够聚焦于场景中最相关的目标，从而提高了检测精度。
• 创新点3：自适应推理速度：RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度，而无需重新训练。这种适应性便于在各种实时目标检测场景中的实际应用。

RT-DETR的代码有两个，一个是官方提供的代码，但该代码功能比较单一，只有训练与验证，另一个则是集成在YOLOv8中，该代码的设计就比较全面了

环境部署

conda create -n rtdetr python=3.8
conda activate rtdetr
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
cd RT-DETR-main/rtdetr_pytorch  //这个路径根据你自己的改
pip install -r requirement.txt

该算法的环境为pytorch=2.0.1，注意，尽量要用pytorch2以上的版本，否则可能会报错：

AttributeError: module 'torchvision' has no attribute 'disable_beta_transforms_warning'

官方模型训练

参数配置

该算法的配置封装较好，我们只需要修改配置即可：train.py，指定要使用的骨干网络。

parser.add_argument('--config', '-c', default="/rtdetr_pytorch\configs/rtdetr/rtdetr_r18vd_6x_coco.yml",type=str, )

修改数据集配置文件：RT-DETR-main\rtdetr_pytorch\configs\dataset\coco_detection.yml
修改训练集与测试集路径，同时修改类别数。

随后便可以开启训练：该文件中指定 epochs

RT-DETR-main\rtdetr_pytorch\configs\rtdetr\include\optimizer.yml

首次训练，需要下载骨干网络的预训练模型

在这里，博主使用ResNet18作为骨干特征提取网络

训练结果

开始运行，查看GPU使用情况，此时的batch-size=8，可以看到显存占用4.5G左右，相较于博主先前提出的方法或者DINO，其显存占用少了许多，DINO的batch-size=2时的显存占用将近16G.

训练了24轮的结果。

训练的结果会保存在output文件夹内：

官方模型推理

在进行模型推理前，需要先导出模型，在官方代码的tools文件夹下有个export_onnx.py文件，只需要指定配置文件与训练好的模型文件：

parser.add_argument('--config', '-c',  default="/rtdetr_pytorch\configs/rtdetr/rtdetr_r18vd_6x_coco.yml",type=str, )
parser.add_argument('--resume', '-r', default="rtdetr_pytorch/tools\output/rtdetr_r18vd_6x_coco\checkpoint0024.pth",type=str, )

导出的文件是onnx格式

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放式的文件格式，用于存储和交换训练好的机器学习模型。它使得不同的人工智能框架（如PyTorch、TensorFlow）可以共享模型，促进了模型在不同平台之间的迁移和复用。ONNX文件采用Protobuf序列化技术进行存储，具有高效、紧凑的特点。

随后开始推理，代码如下：

import torch
import onnxruntime as ort
from PIL import Image, ImageDraw
from torchvision.transforms import ToTensor
if __name__ == "__main__":
    ##################
    classes = ['car','truck',"bus"]
    ##################
    # print(onnx.helper.printable_graph(mm.graph))
    #############
    img_path = "1.jpg"
    #############
    im = Image.open(img_path).convert('RGB')
    im = im.resize((640, 640))
    im_data = ToTensor()(im)[None]
    print(im_data.shape)
    size = torch.tensor([[640, 640]])
    sess = ort.InferenceSession("model.onnx")
    import time
    start = time.time()
    output = sess.run(
        # output_names=['labels', 'boxes', 'scores'],
        output_names=None,
        input_feed={'images': im_data.data.numpy(), "orig_target_sizes": size.data.numpy()}
    )
    end = time.time()
    fps = 1.0 / (end - start)
    print(fps)
    
    labels, boxes, scores = output
    draw = ImageDraw.Draw(im)
    thrh = 0.6
    for i in range(im_data.shape[0]):

        scr = scores[i]
        lab = labels[i][scr > thrh]
        box = boxes[i][scr > thrh]

        print(i, sum(scr > thrh))
        #print(lab)
        print(f'box:{box}')
        for l, b in zip(lab, box):
            draw.rectangle(list(b), outline='red',)
            print(l.item())

            draw.text((b[0], b[1] - 10), text=str(classes[l.item()]), fill='blue', )
    #############
    im.save('2.jpg')
    #############

YOLOv8集成RT-DETR训练

在YOLOv8中，给出了YOLO先前的诸多版本，此外还包含RT-DETR
其运行环境与官方的相同，这里就不再赘述了，另外，如果想要了解YOLO及其集成算法的更多功能，可以查看：

https://docs.ultralytics.com/

ultralytics集成了多种算法，已有将YOLO目标检测算法大一统的趋势，涵盖语义分割、目标检测、姿势估计、分类、跟踪等多个任务。

数据集配置

YOLO版本的RT-DETR的数据集支持的数据集格式有多种，这里博主选用的是YOLO格式的

coco
    images
    	train2017
    	val2017
    lables
    	train2017
    	val2017

开始训练

随后在根目录下新建一个run.py文件，文件中写入如下代码：

from ultralytics.models import RTDETR
if __name__ == '__main__':
    model = RTDETR(model='ultralytics/cfg/models/rt-detr/rtdetr-l.yaml')
    #model.load('rtdetr-l.pt') # 不使用预训练权重可注释掉此行
    model.train(pretrained=True, data='ultralytics\cfg\datasets\cocomine.yaml', epochs=200, batch=16, device=0, imgsz=320, workers=2,cache=False,)

运行报错：

OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

解决方法，这是由于Anconda的torch中的某个文件与环境中的某个文件冲突导致的，找到环境中的文件：
环境路径：

D:\softwares\Anconda\envs\detr\Library\bin

将下面的文件给重命名即可。

随后便开始训练了，如下：

至此，RT-DETR的训练过程便完成了。博主设置训练200个epoch，但考虑到接下来的任务，因此训练到一半就停止了，生成的文件存放在run文件中，如下：

YOLOv8集成RT-DETR推理

在YOLOv8集成的RT-DETR中，其设计就非常完备了，我们只需要新建一个predict.py，里面的内容如下：
这里的images即为一个文件夹，里面可以放入多张图像，save代表保存

model=RTDETR("runs\detect/train\weights/best.pt")
model.predict(source="images",save=True)

推理结果、保存路径与推理速度都会显示在下面

当然我们还可以指定conf参数，即置信度，可以帮我们筛选一下结果：设置置信度为0.6，此时原本的汽车就不再框选了。

视频推理

视频推理也很简单，只需要将原来的图像换为视频即可

model=RTDETR("runs\detect/train\weights/best.pt")
model.predict(source="images/1.mp4",save=True,conf=0.6)

目标跟踪

在先前的目标跟踪中，都是通过先检测，后跟踪的方式，如采用YOLOv5+DeepSort的方式进行目标跟踪，而在YOLOv8中，他将该功能集成到里面，我们可以直接采用执行跟踪任务的方式完成目标跟踪。

from ultralytics.models import RTDETR
model=RTDETR("runs\detect/train\weights/best.pt")
results = model.track(source="images/1.mp4", conf=0.3, iou=0.5,save=True)

轨迹绘制

from collections import defaultdict

import cv2
import numpy as np
from ultralytics import RTDETR

# Load the YOLOv8 model
model=RTDETR("D:\graduate\programs\yolo8/ultralytics-main/runs\detect/train\weights/best.pt")

# Open the video file
video_path = "images/1.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# Store the track history
track_history = defaultdict(lambda: [])

# Loop through the video frames
while cap.isOpened():
    # Read a frame from the video
    success, frame = cap.read()

    if success:
        # Run YOLOv8 tracking on the frame, persisting tracks between frames
        results = model.track(frame, persist=True)

        # Get the boxes and track IDs
        boxes = results[0].boxes.xywh.cpu()
        track_ids = results[0].boxes.id.int().cpu().tolist()

        # Visualize the results on the frame
        annotated_frame = results[0].plot()

        # Plot the tracks
        for box, track_id in zip(boxes, track_ids):
            x, y, w, h = box
            track = track_history[track_id]
            track.append((float(x), float(y)))  # x, y center point
            if len(track) > 30:  # retain 90 tracks for 90 frames
                track.pop(0)

            # Draw the tracking lines
            points = np.hstack(track).astype(np.int32).reshape((-1, 1, 2))
            cv2.polylines(annotated_frame, [points], isClosed=False, color=(230, 230, 230), thickness=10)

        # Display the annotated frame
        cv2.imshow("YOLOv8 Tracking", annotated_frame)

        # Break the loop if 'q' is pressed
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
    else:
        # Break the loop if the end of the video is reached
        break

# Release the video capture object and close the display window
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()