RF-DET adalah open source, model deteksi objek real-time canggih yang dikembangkan oleh tim Roboflow, yang bertujuan untuk menyelesaikan kekurangan dalam kecepatan dan akurasi model yang ada. Jika Anda mencari solusi yang lebih cepat dan lebih akurat daripada seri YOLO, RF-DET tidak diragukan lagi merupakan pilihan ideal untuk Anda.
RF-DET tidak hanya berkomitmen untuk menjadi pemimpin dalam pengakuan waktu nyata, tetapi juga memilih metode open source, yang memungkinkan pengembang untuk menggunakannya secara gratis dan menyesuaikannya untuk membuat alat deteksi yang efisien.
Bayangkan sistem pengawasan cerdas Anda dapat secara instan menangkap setiap objek utama dalam aliran video seperti detektif yang berpengalaman, dan sangat cepat. RF-DET adalah "detektif" yang efisien. Tidak hanya melampaui model real-time sebelumnya dalam kecepatan, tetapi juga mencapai lompatan kualitatif dalam akurasi.
Menurut data resmi, RF-DET adalah model real-time pertama yang mencapai lebih dari 60% rata-rata presisi rata-rata (MAP) pada kumpulan data Coco. Dataset Coco dikenal sebagai "Olimpiade" dalam industri visi komputer.
Lebih penting lagi, RF-DETR tidak mengorbankan kecepatan sambil memastikan akurasi tinggi. Ini mencapai latensi yang sangat rendah pada GPU, membuat pengakuan waktu nyata benar-benar mungkin. Ini tidak diragukan lagi merupakan anugerah besar untuk skenario aplikasi yang membutuhkan respons cepat, seperti mengemudi otonom, inspeksi kualitas industri, keamanan cerdas, dll. Anda dapat membayangkan bahwa peningkatan efisiensi akan sangat terukur ketika robot Anda mengenali dan meraih objek target dengan kecepatan kilat.
Untuk waktu yang lama, serangkaian model Yolo berdasarkan CNN telah mendominasi bidang deteksi objek real-time. Namun, dengan pengembangan teknologi, RF-DET, sebagai anggota keluarga DETR (Detection Transformer), mengadopsi arsitektur berbasis transformator. Arsitektur ini dapat memodelkan informasi global dengan lebih baik, dengan demikian mencapai akurasi pengakuan yang lebih tinggi dalam skenario yang kompleks.
Berbeda dengan model yolo, arsitektur detr tidak memerlukan penekanan non-maximum (NMS) untuk memfilter kotak pembatas, yang meningkatkan efisiensi operasi secara keseluruhan sampai batas tertentu. Tim Roboflow memperkenalkan konsep "penundaan total" dalam evaluasi, secara adil membandingkan kinerja model yang berbeda. Hasilnya menunjukkan bahwa RF-DET berkinerja sangat baik baik dalam kecepatan dan akurasi, dan sangat optimal Pareto pada dataset Coco dibandingkan dengan model Yolo.
Perlu disebutkan bahwa RF-DET tidak sepenuhnya meninggalkan keuntungan CNN. Bahkan, banyak varian DETR canggih dengan cerdik memadukan keuntungan CNN dan transformator. RF-DET mencapai kinerja yang sangat baik dan kemampuan beradaptasi domain yang kuat dengan menggabungkan LW-DET dengan jaringan backbone DINOV2 yang sudah terlatih. Ini berarti bahwa RF-DET dapat berkinerja baik apakah itu pengenalan objek umum atau bidang yang lebih khusus, seperti gambar kedirgantaraan, lingkungan industri, pemandangan alam, dll.
Yang paling menarik adalah bahwa RF-DET memilih open source, mengikuti perjanjian lisensi Apache 2.0. Ini berarti pengembang bebas untuk digunakan, memodifikasi, dan bahkan menerapkannya pada proyek komersial tanpa harus khawatir tentang masalah hak cipta. Tim Roboflow tidak hanya menyediakan kode model, tetapi juga dengan cermat menyiapkan Colab Notebook, yang mengajarkan Anda cara menyempurnakan pada set data khusus. Di masa depan, platform Roboflow juga akan memberikan pelatihan model RF-DET yang lebih nyaman dan dukungan penyebaran.
Saat ini, tim Roboflow telah meluncurkan dua ukuran model: RF-DET-BASE (29 juta parameter) dan RF-DETR-Large (128 juta parameter) untuk memenuhi skenario aplikasi dari berbagai kebutuhan daya komputasi. Selain itu, RF-DET mendukung pelatihan multi-resolusi, yang berarti Anda dapat secara fleksibel menyesuaikan resolusi model Anda saat runtime, menemukan keseimbangan terbaik antara presisi dan latensi.
Proyek: https://top.aibase.com/tool/rf-detr