RF-DETR est un modèle de détection d'objets avancé en temps réel open source développé par l'équipe Roboflow, visant à résoudre les lacunes de vitesse et de précision des modèles existants. Si vous recherchez une solution plus rapide et plus précise que la série YOLO, RF-Det est sans aucun doute le choix idéal pour vous.
RF-DETR est non seulement déterminé à devenir un leader de la reconnaissance en temps réel, mais choisit également une méthode open source, permettant aux développeurs de l'utiliser gratuitement et de le personnaliser pour créer leurs propres outils de détection efficaces.
Imaginez que votre système de surveillance intelligent peut capturer instantanément chaque objet clé dans le flux vidéo comme un détective expérimenté, et il est incroyablement rapide. RF-DETR est un "détective" si efficace. Non seulement il dépasse les modèles précédents en temps réel, mais il réalise également un saut qualitatif de précision.
Selon les données officielles, RF-DETR est le premier modèle en temps réel à atteindre plus de 60% de moyenne de précision moyenne (MAP) sur les ensembles de données CoCo. L'ensemble de données CoCo est connu comme le "Olympique" dans l'industrie de la vision informatique. Le fait que ces réalisations soient pleinement prouve la forte force de RF-Dett.
Plus important encore, RF-Det ne sacrifie pas la vitesse tout en garantissant une grande précision. Il réalise une latence extrêmement faible sur le GPU, ce qui rend la reconnaissance en temps réel vraiment possible. Ceci est sans aucun doute une énorme aubaine pour les scénarios d'application qui nécessitent une réponse rapide, comme la conduite autonome, l'inspection de la qualité industrielle, la sécurité intelligente, etc.
Pendant longtemps, la série de modèles YOLO basée sur CNN a dominé le domaine de la détection d'objets en temps réel. Cependant, avec le développement de la technologie, RF-DETR, en tant que membre de la famille DETR (transformateur de détection), adopte une architecture basée sur le transformateur. Cette architecture peut mieux modéliser les informations mondiales, réalisant ainsi une précision de reconnaissance plus élevée dans des scénarios complexes.
Contrairement au modèle YOLO, l'architecture DETR ne nécessite pas de suppression non maximale (NMS) pour filtrer les boîtes de délimitation, ce qui améliore l'efficacité de fonctionnement globale dans une certaine mesure. L'équipe Roboflow a introduit le concept de «retard total» dans l'évaluation, en comparant assez les performances de différents modèles. Les résultats montrent que RF-DETR fonctionne parfaitement à la fois à la vitesse et à la précision, et est strictement optimal de Pareto sur l'ensemble de données CoCo par rapport au modèle YOLO.
Il convient de mentionner que RF-DETR n'abandonne pas complètement les avantages de CNN. En fait, de nombreuses variantes de DETR avancées mélangent intelligemment les avantages de CNN et de transformateur. RF-Dett obtient d'excellentes performances et une adaptabilité du domaine puissante en combinant LW-Dett avec un réseau d'épine dinov2 pré-formé. Cela signifie que RF-DETR peut bien fonctionner, que ce soit une reconnaissance d'objets commune ou des champs plus spécialisés, tels que les images aérospatiales, les environnements industriels, les paysages naturels, etc.
Le plus excitant est que RF-DETR a choisi l'open source, en suivant l'accord de licence Apache 2.0. Cela signifie que les développeurs sont libres d'utiliser, de modifier et même de l'appliquer à des projets commerciaux sans avoir à se soucier des problèmes de droit d'auteur. L'équipe Roboflow fournit non seulement du code modèle, mais prépare également de manière réfléchie Colab Notebook, qui vous apprend à affiner les ensembles de données personnalisés. À l'avenir, la plate-forme Roboflow offrira également une formation et un support de déploiement du modèle RF-Det plus pratique.
À l'heure actuelle, l'équipe Roboflow a lancé deux tailles de modèle: RF-Det-Base (29 millions de paramètres) et RF-Detr-Garg (128 millions de paramètres) pour répondre aux scénarios d'application de différents besoins de puissance de calcul. De plus, RF-DETR prend en charge la formation multi-résolution, ce qui signifie que vous pouvez ajuster de manière flexible la résolution de votre modèle au moment de l'exécution, en trouvant le meilleur équilibre entre précision et latence.
Projet: https://top.aibase.com/tool/rf-detr