https://blog.csdn.net/litt1e/article/details/128804663
yolo的优缺点
https://wenku.csdn.net/answer/6t0v21vok6
YOLOV8是一种目标检测算法，它在YOLO系列的基础上进行了改进和优化。以下是YOLO V8的优缺点:
优点:1.高速度:YOLOV8采用单阶段的检测方法，将目标检测任务转化为一个回归问题，因此速度非常快，适用于实时应用场景。
⒉.较高的准确率: YOLO V8在YOLO系列的基础上进行了改进，通过引入更多的技术手段，如特征金字塔网络、注意力机制等，提升了检测的准确率。
3.多尺度检测: YOLO V8能够在不同尺度下进行目标检测，可以检测到不同大小的目标。
4.简单易用: YOLO V8的网络结构相对简单，易于理解和实现，对于初学者来说比较友好。
缺点:
1.相对较大的模型尺寸:为了提高准确率，YOLO V8引入了更多的技术手段和网络结构，导致模型尺寸相对较大，需要更多的计算资源和存储空间。
⒉对小目标检测效果较差:由于YOLOV8采用了多尺度检测的策略，对于小目标的检测效果相对较差，容易出现漏检或误检的情况。
3.对密集目标的处理不佳:YOLOV8在处理密集目标时可能会出现重叠框的问题，导致检测结果不准确。
RT-detr和detr的区别
RT-DETR和DETR都是目标检测领域的模型，它们之间的区别主要在于实时性和度方面。
RTDETR是实时目标检测器Real-Time DETR)的简称，它是对DETR模型的改进，旨在提高目标检测的实时性能。RT-DE通过减少模型的计算量和优化网络结构，使得在保持较高准确的同时，能够在实时场景进行目标检测。相比于DETR，RT-DETR在速度上有了明显的提升。
DETR是一种基于Transformer的端到端目标检测模型，它通过将目标检测任务转化为一个序列到序列的问题来解决。DETR不需要使用传统的锚框或者候选框，而是直接从输入图像中预测目标的位置和类别。这种端到端的设计使得DETR具有较好的准确性和可解释性。
RT-detr和yolo的比较
《DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection》https://arxiv.org/abs/2304.08069
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rtdetr
同级别下RT-DETR比所有的YOLO都更高，而且这还只是RT-DETR训练72个epoch的结果，先前精度最高的YOLOv8都是需要训500个epoch的，其他YOLO也基本都需要训300epoch，这个训练时间成本就不在一个级别了，对于训练资源有限的用户或项目是非常友好的。
DETR类在COCO上常用的尺度都是800x1333，以往都是以Res50 backbone刷上45 mAP甚至50 mAP为目标，而RT-DETR在采用了YOLO风格的640x640尺度情况下，也不需要熬时长训几百个epoch 就能轻松突破50mAP，精度也远高于所有DETR类模型。此外值得注意的是，RT-DETR只需要300个queries，设置更大比如像DINO的900个肯定还会更高，但是应该会变慢很多意义不大。
关于速度：
来看下RT-DETR和各大YOLO和DETR的速度对比：
（1）对比YOLO系列：
首先纯模型也就是去NMS后的速度上，RT-DETR由于轻巧的设计也已经快于大部分YOLO，然后实际端到端应用的时候还是得需要加上NMS的...嗯等等，DETR类检测器压根就不需要NMS，所以一旦端到端使用，RT-DETR依然轻装上阵一路狂奔，而YOLO系列就需要带上NMS负重前行了，NMS参数设置的不好比如为了拉高recall就会严重拖慢YOLO系列端到端的整体速度。
（2）对比DETR系列：
其实结论是显而易见的，以往DETR几乎都是遵循着800x1333尺度去训和测，这个速度肯定会比640尺度慢很多，即使换到640尺度训和测，精度首先肯定会更低的多，而其原生设计庞大的参数量计算量也注定了会慢于轻巧设计的RT-DETR。RT-DETR的轻巧快速是encoder高效设计、通道数、encoder数、query数等方面全方位改良过的。
目标检测方法分类的主要依据
①一阶段or二阶段；②有锚框or无锚框；③有nms or无nms；④CNN or Transformer；⑤；⑥
评价目标检测方法性能的主要指标
①精度；②速度；③模型大小；④资源消耗；⑤小目标检测能力；⑥密集目标检测能力；⑦泛化能力
目标检测算法的框架：
R-CNN 系列：如 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN 等。
YOLO 系列：如 YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4 等。
SSD 系列：如 SSD、DSSD、RetinaNet 等。
FCN 系列：如 FCN、SegNet、DeepLab 等。
目标检测的技术：
区域建议网络 (RPN)：用于生成候选框的网络。
特征金字塔：用于处理不同尺度的特征。
注意力机制：用于提升模型对重要区域的关注。
多尺度检测：通过多个尺度的特征图来检测不同大小的目标。