巡检机器人为什么普遍使用YOLO算法

DEtection TRansformer（DETR）和You Only Look Once（YOLO）是两种目标检测方法。YOLO在实时目标检测和跟踪问题的地位无出其右。与此同时，DETR，这个把Transformer模型引入目标检测领域的开山之作，利用Transformer结构的自注意力机制为各个目标编码，依靠其并行性，构造了一个端到端的检测模型，并且避免了以往模型中各种类型的冗余操作，让目标检测问题变得更加简单。

既然两者各有优势，为什么巡检机器人的视觉工程师们普遍采用YOLO算法？

YOLO的原始论文发布是实时目标检测的突破，现在它仍然是实际视觉应用中最常用的模型之一。它将检测过程从两个或三个阶段（即R-CNN、Fast R-CNN）转移到了单阶段卷积阶段，与所有最先进的目标检测方法相比，它在准确性和速度方面都表现出色。随着时间的推移，原始论文中的模型架构发生了变化，添加了不同的手动设计来提高模型的准确性。

DETR（DEtection TRansformer）是一种相对较新的目标检测算法，由Facebook AI Research（FAIR）的研究人员于2020年推出。它基于Transformer架构，这是一个强大的序列到序列模型，已用于各种自然语言处理任务。传统的目标检测器（即R-CNN和YOLO）很复杂，而DETR架构很简单，由三个主要组件组成：用于特征提取的CNN骨干网络（即ResNet）、Transfomer编码器解码器以及用于最终检测预测的前馈神经网络（FFN）。主干处理输入图像并生成激活映射。Transformer编码器减小了信道尺寸，并应用了多头自注意和前馈网络。Transformer解码器使用N个对象嵌入的并行解码，并使用对象查询独立的预测框坐标和类标签。

通过以上比较，可以看出YOLO优于DETR的地方是完成检测任务速度快，实时性好，精度较高。而这个优点对于巡检机器人来说，十分重要。

超维机器人研发团队从实际场景出发，打造出适用于各类场景的自研算法。基于卷积神经网络深度识别算法，已选目标点准确率大于96%，这使得巡检机器人在作业时可实时上传检测数据，耗时短，识别力强，老旧设备同样适用。

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