RF-DETR es un modelo de detección de objetos en tiempo real avanzado de código abierto desarrollado por el equipo de RoboFlow, con el objetivo de resolver las deficiencias en la velocidad y la precisión de los modelos existentes. Si está buscando una solución más rápida y precisa que la serie YOLO, RF-Detr es, sin duda, la opción ideal para usted.
RF-Detr no solo está comprometido a convertirse en un líder en el reconocimiento en tiempo real, sino que también elige un método de código abierto, lo que permite a los desarrolladores usarlo de forma gratuita y personalizarlo para crear sus propias herramientas de detección eficientes.
Imagine que su sistema de vigilancia inteligente puede capturar instantáneamente cada objeto clave en la transmisión de video como un detective experimentado, y es increíblemente rápido. RF-Detr es un "detective" tan eficiente. No solo supera los modelos anteriores en tiempo real en velocidad, sino que también logra un salto cualitativo en precisión.
Según los datos oficiales, RF-DETR es el primer modelo en tiempo real que alcanza más del 60% de media de precisión promedio (MAP) en conjuntos de datos de Coco. El conjunto de datos de Coco se conoce como el "olímpico" en la industria de la visión por computadora. El hecho de que tales logros sean plenamente la fuerte fuerza de RF-Detr.
Más importante aún, RF-Detr no sacrifica la velocidad al tiempo que garantiza una alta precisión. Logra una latencia extremadamente baja en la GPU, lo que hace que el reconocimiento en tiempo real sea realmente posible. Esta es, sin duda, una gran bendición para los escenarios de aplicación que requieren una respuesta rápida, como conducción autónoma, inspección de calidad industrial, seguridad inteligente, etc. Puede imaginar que la mejora de la eficiencia será inconmensurable cuando su robot reconoce y toma objetos objetivo a una velocidad de rayo.
Durante mucho tiempo, la serie de modelos Yolo basados en CNN ha dominado el campo de la detección de objetos en tiempo real. Sin embargo, con el desarrollo de la tecnología, RF-DETR, como miembro de la familia DETR (transformador de detección), adopta una arquitectura basada en transformadores. Esta arquitectura puede modelar mejor información global, logrando así una mayor precisión de reconocimiento en escenarios complejos.
A diferencia del modelo YOLO, la arquitectura DETR no requiere la supresión no máxima (NMS) para filtrar las cajas delimitadoras, lo que mejora la eficiencia operativa general hasta cierto punto. El equipo de RoboFlow introdujo el concepto de "retraso total" en la evaluación, comparando bastante el rendimiento de diferentes modelos. Los resultados muestran que RF-Detr se desempeña excelentemente tanto en la velocidad como en la precisión, y es estrictamente pareto óptimo en el conjunto de datos de Coco en comparación con el modelo YOLO.
Vale la pena mencionar que RF-Detr no abandona por completo las ventajas de CNN. De hecho, muchas variantes avanzadas de DETR mezclan hábilmente las ventajas de CNN y Transformer. RF-DETR alcanza un excelente rendimiento y una poderosa adaptabilidad de dominio al combinar LW-Detr con una red troncal de Dinov2 previamente capacitada. Esto significa que RF-Detr puede funcionar bien, ya sea un reconocimiento de objetos común o campos más especializados, como imágenes aeroespaciales, entornos industriales, paisajes naturales, etc.
Lo más emocionante es que RF-Detr eligió código abierto, luego del acuerdo de licencia Apache 2.0. Esto significa que los desarrolladores pueden usarlo, modificarlo e incluso aplicarlo a proyectos comerciales sin tener que preocuparse por los problemas de derechos de autor. El equipo de RoboFlow no solo proporciona código de modelo, sino que también prepara cuidadosamente el cuaderno de Colab, que le enseña cómo ajustar los conjuntos de datos personalizados. En el futuro, la plataforma ROBOFLOW también proporcionará capacitación y soporte de implementación de modelo RF-Detr más conveniente.
En la actualidad, el equipo de RoboFlow ha lanzado dos tamaños de modelo: RF-Detr-Base (29 millones de parámetros) y RF-Detr-Large (128 millones de parámetros) para satisfacer los escenarios de la aplicación de diferentes necesidades de potencia informática. Además, RF-Detr es compatible con el entrenamiento de resolución múltiple, lo que significa que puede ajustar de manera flexible la resolución de su modelo en tiempo de ejecución, encontrando el mejor equilibrio entre precisión y latencia.
Proyecto: https://top.aibase.com/tool/rf decrete