RT-DETR 与 YOLO 系列对比：两种实时检测技术路线的优劣势分析
RT-DETR 与 YOLO 系列对比：两种实时检测技术路线的优劣势分析
引言
实时目标检测是计算机视觉的核心任务之一，广泛应用于自动驾驶、工业质检、安防监控等领域。当前主流技术路线分为两类：YOLO 系列（You Only Look Once）以 CNN 为核心，凭借“单阶段端到端”设计实现极致速度；RT-DETR 系列（Real-Time Detection Transformer）以 Transformer 为核心，通过“高效注意力+动态轻量化”突破精度瓶颈。两者分别代表“速度优先”与“精度-速度平衡”的技术范式，本文从架构设计、性能表现、应用场景等维度深入对比，为工程选型提供量化依据。
技术背景
YOLO 系列：CNN 主导的单阶段检测标杆
YOLO 自 2016 年诞生以来，历经 8 代迭代（YOLOv1-YOLOv8），核心设计围绕 “单阶段、全卷积、锚框/无锚框” 展开：
- 架构演进：从 YOLOv1 的“单一卷积骨干”到 YOLOv8 的“CSPDarknet53+PANet+解耦头”，通过 CSP 结构（跨阶段局部网络）减少计算冗余，PANet（路径聚合网络）增强多尺度特征融合；
- 检测范式：将目标检测转化为“回归问题”，直接预测边界框坐标与类别概率，省去候选框生成步骤；
