🚀【实战分享】目标检测的"后 DEⱯ"时代：DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索（含示例代码）
目标检测从 YOLO、Faster R-CNN 到 Transformer 结构的 DETR，再到 DINO、RT-DETR，近两年出现了许多新趋势：更高效的端到端结构、更少的手工设计（比如不再需要 NMS）、以及新型轻量化骨干网络（比如 Mamba、ConvNeXt、ViT 等）被引入检测任务中。
作为从事目标检测的小伙伴，我最近在研究并实践了这些新方法，本文结合理论与实战，系统梳理最新进展，并给出部分实战代码示例，希望对大家有所帮助。
📌 DETR 的革命：端到端检测
2019 年底，Facebook AI 提出 DETR（Detection Transformer），通过 Transformer 的 encoder-decoder 和 bipartite matching loss，把目标检测变为一个序列到序列的预测问题。
优点：
-
不需要 NMS 和 anchor
-
端到端优化
缺点：
-
收敛慢（通常需要 500 epoch）
-
对小目标不友好
后续很多工作都在解决 DETR 的缺点，如：
-
Deformable DETR：引入可变形注意力，加速收敛到 50 epoch
-
Conditional DETR、DN-DETR：加快收敛
-
DAB-DETR：引入动态 anchor box
-
DINO：加速收敛 + 大幅提升精度
🐬 DINO：更快更准的 DETR
DINO（DETR with Improved DeNoising Anchor boxes）是 2022 年 IDEA 提出的改进版本，关键点：
-
引入 denoising training（对 GT 加噪声，引导模型学习鲁棒性）
-
使用双头结构（两个 decoder head，一个负责 denoising loss，一个负责 matching loss）
DINO 的 COCO AP 达到 50+，并且收敛更快。
✅ 实际体验：在 MMDetection 中用 DINO，比原始 DETR 收敛速度明显快很多，并且小目标检测性能也有提升。
⚡ RT-DETR：实时 DETR
2023 年 Ultralytics 和 IDEA 合作推出了 RT-DETR：
-
完全保留 DETR 思路（encoder-decoder）
-
用更轻量的骨干网络（如 CSPDarknet、ConvNeXt）
-
引入多层解码器特征融合
-
支持实时检测：COCO AP50 达到 53.3%，速度可达 70+ FPS
RT-DETR 实现了 端到端结构也能做到实时检测，对工程落地意义重大。
🧬 新趋势：新型骨干网络与检测结合
检测算法的进步不仅在检测头、损失设计，还在骨干网络：
-
ConvNeXt：纯卷积结构，接近 ViT 表现
-
Swin Transformer / ViT：用自注意力捕捉全局特征
-
Mamba：最近非常热的状态空间模型（SSM），轻量高效
比如最近 IDEA 提出了 Mamba-DETR，把 Mamba 结构替代传统 Transformer 作为 backbone，也取得了不错结果。
🧪 小试牛刀：用 RT-DETR 检测自定义数据集
下面用 Ultralytics 的 rtdetr（官方 PyTorch 实现）做个示例：
假设你已经准备好了 COCO 格式的数据集。
📦 安装
pip install ultralytics🏗️ 新建训练脚本 train_rtdetr.py
from ultralytics import RTDETR
# 加载 RT-DETR 模型
model = RTDETR('rtdetr-l.pt') # 官方训练好的大模型
# 开始训练
model.train(
data='data.yaml', # COCO 格式数据集配置文件
epochs=50,
imgsz=640,
batch=16,
lr0=1e-3,
device=0
)⚠️
data.yaml内容示例：
train: ./images/train
val: ./images/val
nc: 3
names: ['apple', 'banana', 'orange']✅ 测试与预测
# 验证
metrics = model.val()
# 单张图片预测
results = model.predict('test.jpg', conf=0.5)
results.show() # 展示结果
results.save() # 保存结果✍️ 工程小经验
-
小数据集：尝试冻结 backbone，只微调检测头
-
分辨率：增大
imgsz能提高 AP，但显存需求更高 -
小目标：多用多尺度特征；或用 DINO
-
部署：RT-DETR 支持导出 ONNX / TensorRT，非常适合边缘设备
📚 更多参考
✅ 结语
目标检测正进入后 DETR 时代：端到端、无 NMS、轻量化、多模态正成为趋势。
不论是 DINO 还是 RT-DETR，都极大降低了工程落地门槛。
未来也许会有更多与状态空间模型（如 Mamba）结合的新检测器，值得关注和尝试。