RF-DETR，由Roboflow团队精心研发的开源、领先实时目标检测模型。对于那些因YOLO系列模型速度不够快或精度不足而苦恼的用户，RF-DETR的出现无疑是一大福音！
RF-DETR专注于实时目标检测领域，同时慷慨地选择了开源模式，这意味着用户可以免费使用，甚至可以根据自己的需求进行定制化修改。
想象一下，你的智能监控系统能够像经验丰富的侦探一样，迅速在视频流中捕捉到每一个关键物体，而且速度之快，让人难以置信。RF-DETR就是这样一位高效的“侦探”，它在速度上甚至超越了以往的实时模型，同时在精度上实现了质的飞跃。
官方数据显示，RF-DETR是首个在COCO数据集上实现超过60%平均精度均值（mAP）的实时模型。COCO数据集是计算机视觉领域的“奥林匹克”，能在其上取得如此成绩，充分证明了RF-DETR的实力！
RF-DETR在保证高精度的同时，并没有牺牲速度。在GPU上实现了惊人的低延迟，使得实时识别成为可能。这对于需要快速响应的应用场景，如自动驾驶、工业质检、智能安防等，具有极大的实用价值。
YOLO系列模型虽然一直在实时目标检测领域占据重要地位，但随着技术的发展，RF-DETR作为DETR（Detection Transformer）家族的一员，采用了基于Transformer的架构，能够更好地进行全局信息建模，从而在复杂场景下实现更高的识别精度。
与YOLO模型相比，DETR架构无需进行非极大值抑制（NMS）筛选边界框，这也在一定程度上提升了整体运行效率。在评测中，Roboflow团队考虑了NMS带来的延迟，以“总延迟”的概念公平地比较了不同模型的性能。结果显示，RF-DETR在速度和精度上都展现出强大的竞争力，在COCO数据集上相对于YOLO模型是严格的帕累托最优。
RF-DETR并没有完全抛弃CNN的优点，而是巧妙地融合了CNN和Transformer的优势。通过结合LW-DETR与预训练的DINOv2骨干网络，RF-DETR实现了卓越的性能和强大的领域适应性，适用于各种应用场景。
RF-DETR选择了开源，遵循Apache2.0许可协议，允许开发者自由使用、修改，甚至将其应用于商业项目中而无需担心版权问题。Roboflow团队还提供了Colab Notebook，手把手教你如何在自定义数据集上进行微调。
目前，Roboflow团队推出了RF-DETR-base（2900万参数）和RF-DETR-large（1.28亿参数）两种模型尺寸，以满足不同算力需求的应用场景。RF-DETR还支持多分辨率训练，可以在运行时灵活调整模型的分辨率，从而在精度和延迟之间找到最佳平衡点。
项目：https://top.aibase.com/tool/rf-detr
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