RF-DETR：開源實時目標檢測模型，高精度快速識別

RF-DETR是一款由Roboflow團隊開發的開源、最先進的實時目標檢測模型，旨在解決YOLO系列在速度和精度上的不足。它不僅在速度上媲美甚至超越了以往的實時模型，更在精度上實現了質的飛躍。

RF-DETR是首個在COCO數據集上實現超過60%平均精度均值（mAP）的實時模型，展現了強大的實力。它在GPU上實現了低延遲，適用於需要快速響應的應用場景，如自動駕駛、工業質檢、智能安防等。

RF-DETR採用基於Transformer的架構，能夠更好地進行全局信息建模，在復雜場景下實現更高的識別精度。與YOLO模型不同，它無需進行非極大值抑制（NMS），提升了運行效率。 Roboflow團隊通過結合LW-DETR與預訓練的DINOv2骨幹網絡，實現了卓越的性能和強大的領域適應性。

RF-DETR選擇開源，遵循Apache2.0許可協議，開發者可以自由使用、修改甚至應用於商業項目。 Roboflow團隊提供了Colab Notebook，幫助開發者在自定義數據集上進行微調。未來，Roboflow平台還將提供更便捷的RF-DETR模型訓練和部署支持。

目前，Roboflow團隊推出了RF-DETR-base（2900萬參數）和RF-DETR-large（1.28億參數）兩種模型尺寸，支持多分辨率訓練，開發者可以在精度和延遲之間找到最佳平衡點。

項目:https://top.aibase.com/tool/rf-detr