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DART（Detect Anything in Real Time）是一个免训练框架，把前沿模型 SAM3 变成实时多类别开放词汇目标检测器，在 COCO val2017 上达成55.8 AP、单卡15.8 FPS。本文带你完整复现这套 COCO 检测评测与速度基准。

🧩 什么是 DART：免训练实时目标检测

传统检测器要么"开集"（只能识别训练时见过的固定类别），要么"闭集"（速度太慢）。DART 的思路很巧妙：不重新训练，而是把 SAM3 的视觉骨干拆出来，配合 TensorRT 推理，实现：

• 开放词汇：想检测什么，用文字告诉它（person、car、dog……），无需改模型。
• 实时：单张 RTX 4080 上，4 个类别 @ 1008px 可达15.8 FPS。
• 高精度：完整 ViT-H 骨干 @ 1008px，COCO 80 类官方协议55.8 AP。

整个推理链路由两个独立的 TensorRT FP16 引擎组成，通过 GPU 张量通信：

💡 文本编码器仍留在 PyTorch 里并缓存到 GPU——切换检测类别只需重算文本（毫秒级），不用重建引擎。

🎯 理解 55.8 AP 的官方评测协议

很多"看着挺准"的分数，其实被 NMS、置信度过滤这些后处理"美化"了。DART 复现的是对齐 SAM3 官方管线的评测协议，核心脚本是 scripts/eval_coco_official.py，其设计与 SAM3 官方的 sam3/eval/coco_eval_offline.py 保持一致。

与"普通评测"的 4 个关键区别

这四条正是 scripts/eval_coco_official.py#L244-L248 里predict(...)调用的关键：

results = predictor.predict( state, confidence_threshold=0.0, # No filtering — submit all detections nms_threshold=1.0, # No NMS — let COCOeval handle overlaps )

这样做的好处是分数"干净"、可复现，且与官方直接可比；代价是每图会提交大量原始框（脚本内部仅保留 top-100 以防 OOM，不影响官方口径）。

评测会输出哪些指标

COCO 检测的标准 12 项指标，DART 至少给出前 9 项：

⚙️ 评测环境准备：引擎构建清单

复现前先准备好"料"。以下是官方推荐环境（在 RTX 4080 16GB、Windows 11 上验证）：

需要的文件

第 1 步：构建共享编码器-解码器引擎（一次性）

python -m sam3.trt.export_enc_dec --checkpoint sam3.pt \ --output enc_dec.onnx --max-classes 4 --imgsz 1008 python -m sam3.trt.build_engine --onnx enc_dec.onnx \ --output enc_dec_fp16.engine --fp16 --mixed-precision none

⚠️ enc-dec 引擎务必用--mixed-precision none——自动检测启发式是针对骨干的，用在编码器-解码器上是错的。

第 2 步：构建 ViT-H 完整骨干引擎（55.8 AP 对应配置）

PYTHONIOENCODING=utf-8 python scripts/export_hf_backbone.py \ --image x.jpg --imgsz 1008

产物为hf_backbone_1008_fp16.engine，即 55.8 AP 评测所用的骨干。

💡 Windows 用户：所有脚本前都加PYTHONIOENCODING=utf-8，否则会因控制台无法编码 Unicode 字符报错。

📊 一步步复现 COCO 检测 AP

方式 A：官方协议一键评测（推荐，复现 55.8 AP）

PYTHONIOENCODING=utf-8 python scripts/eval_coco_official.py \ --images-dir D:/val2017 \ --ann-file D:/coco2017labels/coco/annotations/instances_val2017.json \ --checkpoint sam3.pt \ --configs "full_1008=trt:hf_backbone_1008_fp16.engine;encdec:enc_dec_1008_c16_fp16.engine;imgsz:1008"

--configs用key:val;key:val描述单组配置，一次可跑多组做对比：

脚本会先做 3 次预热，再遍历全部 5000 张图，最后打印汇总表并落盘coco_eval_official_results.json。

官方结果对照（Full TRT FP16）

分辨率从 1008 降到 644，速度近翻倍，但小目标 AP_S 从 40.3 掉到 12.4——高分辨率对小物体至关重要。

方式 B：80 类一站式建引擎 + 文本缓存

如果你要在全部 80 个 COCO 类别上跑，可先用 scripts/build_coco_engine.py 一次性完成「导出 ONNX → 构建 TRT FP16 引擎 → 缓存 80 类文本嵌入」：

python scripts/build_coco_engine.py --checkpoint sam3.pt --imgsz 1008

产物：enc_dec_coco.onnx、enc_dec_coco_fp16_80.engine、text_cache_coco.pt。80 个类别名定义在 sam3/coco_classes.py，与 pycocotools 的 category ID 严格对齐。

💡 80 类 @ 1008px 单次会 OOM，官方建议用--max-classes 16分块，预测器会自动把 80 类拆成 5 轮 × 16 类。

其他两个评测脚本

• 实例分割 mIoU（GT 框引导，对齐 EfficientSAM3 官方口径）：scripts/eval_cocoseg.py
• 全部蒸馏学生骨干：scripts/eval_all_students.py

⚡ 复现 15.8 FPS 速度基准

"15.8 FPS" 指的是4 个类别 @ 1008px 的流水线（pipelined）推理。视频管线会自动用跨帧流水线：骨干处理第 $t{+}1$ 帧时，编码器-解码器并行处理第 $t$ 帧，把每帧延迟压到max(骨干, 编解码)。

三类速度基准脚本

FPS 随类别数变化（1008px · RTX 4080 · TRT FP16）

⚡4 类 @ 1008px正好落在 15+ FPS；若降到 644px，所有测试类别数都能超过 30 FPS。

🎚️ 速度与精度的权衡选项

想要更快？DART 提供三条正交的"降档"路径，可按需组合：

1. 换轻量学生骨干（最快）

蒸馏出的学生骨干可替换 ViT-H，实现 3–5× 骨干加速。质量换速度一览：

2. 块级剪枝（保留 ViT-H 质量）

用 scripts/analyze_block_importance.py 评估每个 block 的重要性，再删除最不重要的整块（比子块掩码提速更明显，因为 TRT 能彻底消除这些块）：

PYTHONIOENCODING=utf-8 python scripts/eval_coco_official.py \ --images-dir D:/val2017 \ --ann-file D:/coco2017labels/coco/annotations/instances_val2017.json \ --checkpoint sam3.pt \ --pruned-checkpoint distilled/pruned_16blocks.pt \ --configs "pruned16_1008=trt:hf_backbone_1008_pruned_fp16.engine;encdec:enc_dec_1008_c16_fp16.engine;imgsz:1008"

整块删除 16 个 block 约提速 1.8×，AP 仅降约 2.2。

3. 降分辨率

644px 比 1008px 快约 2.5×，但代价集中在小目标（见上文对照表）。

⚠️ 常见问题排查

🔎 想确认自己 GPU 的 FP16 表现，可跑python scripts/compare_backbone.py --checkpoint sam3.pt --image x.jpg直接对比。

📁 关键文件速查

✅ 小结

• DART把 SAM3 变成免训练、开放词汇、实时的多类别检测器，官方协议下55.8 AP（COCO val2017，80 类）+15.8 FPS（4 类 @ 1008px）。
• 复现关键在于对齐官方协议：不跑 NMS、不做置信度过滤、不设检测上限、保留全精度——用 scripts/eval_coco_official.py 一条命令即可。
• 速度调优有三条正交路径：换轻量学生骨干、块级剪枝、降分辨率，可自由组合出你需要的精度/速度甜点。

📦 如需从源码构建，仓库地址为https://gitcode.com/gh_mirrors/dart38/DART（pip install -e .会自动装好依赖）。