yolov5detr

### YOLOv5 和 DETR 对象检测框架对比

#### 架构设计
YOLOv5 属于单阶段对象检测器家族，其架构基于卷积神经网络 (CNN)，通过单一的前向传播过程完成边界框预测和类别分类[^1]。与此不同的是，DETR 是一种端到端的对象检测方法，它引入了 Transformer 编码器-解码器结构来处理图像特征提取与目标定位之间的关系。

#### 训练机制
对于 YOLOv5 而言，训练过程中采用锚点框（anchor boxes）作为先验信息辅助候选区域生成；而在推理时则直接输出最终的结果。相比之下，DETR 使用二分匹配损失函数以及匈牙利算法优化分配查询结果给真实标签的过程，从而实现无锚点方式下的高效学习[^2]。

#### 性能表现
在 COCO 数据集上的实验表明，尽管两者都能取得良好的精度指标，但在速度方面存在明显差距——YOLOv5 更加注重实时性和效率，在较低计算资源条件下仍可保持较高帧率；而 DETR 则更侧重于提高准确性，尤其是在复杂场景下能够更好地捕捉细粒度特征[^3]。

#### 应用领域适应性
由于其实现简单且速度快的特点，使得 YOLOv5 成为了许多实际应用场景中的首选方案之一，特别是在移动设备或其他硬件受限环境中尤为适用。另一方面，虽然 DETR 的收敛时间较长并且需要更多的 GPU 内存支持，但对于那些追求极致性能而不受制于成本考量的任务来说，则提供了更好的解决方案选项[^4]。

import torch
from yolov5 import YOLOv5
from detr import DETR

model_yolo = YOLOv5()
model_detr = DETR()

images = ...  # 输入图片数据
outputs_yolo = model_yolo(images)
outputs_detr = model_detr(images)

print("YOLOv5 Outputs:", outputs_yolo)
print("DETR Outputs:", outputs_detr)