RTMDet:AnEmpiricalStudyofDesigningReal-TimeObjectDetectorsAbstract在本文中的目标是设计一个高效的实时目标检测器，它超越了YOLO系列（yolov8,yolo-nas没比较），并且易于扩展到许多目标识别任务，如实例分割和旋转目标检测。为了获得更有效的模型架构，探索了一种在主干和颈部具有兼容能力的架构，该架构由由大核深度卷积组成的基本构建块构建。在动态标签分配中，进一步在计算匹配代价时引入软标签，以提高准确性。结合更好的训练技术，最终的目标检测器RTMDet在NVIDIA3090GPU上实现了52.8%的AP和300+FPS，优于目