基于RT-DETR的YOLOv8目标检测框架优化及其应用前景

在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）一直以来都被认为是一个高效且精确的方案。近年来，随着YOLOv8的发布，许多研究者和开发者开始关注如何进一步提升其性能。然而，YOLO的原始检测头（detection head）虽然简单且高效，但在处理复杂场景时仍有一定局限性。为了解决这一问题，RT-DETR（Region Transformer-DETR）作为一种新兴的目标检测模型，通过引入变换器（Transformer）模块和区域编码的策略，逐渐引起了目标检测领域的关注。那么，如何将YOLOv8的检测头替换为RT-DETR的检测头呢？本文将深入探讨这个方向，展示如何在YOLOv8架构中集成RT-DETR检测头。

什么是RT-DETR？

RT-DETR是一个创新的目标检测框架，它结合了Transformer架构和传统的区域卷积特征提取策略。该方法的核心思想是利用Transformers的强大建模能力，来精确地捕捉图像中各个目标之间的空间关系，并通过高效的区域编码进一步提高检测精度。RT-DETR通过改进的变换器结构，突破了DETR（Detection Transformer）中传统的全局查询问题，提升了检测的性能和效率。

与YOLOv8的传统检测头相