RF-Detrは、Roboflowチームによって開発されたオープンソースの高度なリアルタイムオブジェクト検出モデルであり、既存のモデルの速度と精度の欠点を解決することを目指しています。 Yoloシリーズよりも高速でより正確なソリューションを探している場合、RF-Detrは間違いなくあなたにとって理想的な選択です。
RF-Detrは、リアルタイム認識のリーダーになることを約束しているだけでなく、オープンソースの方法を選択して、開発者が無料でそれを使用してカスタマイズして独自の効率的な検出ツールを作成できるようにします。
あなたのインテリジェントな監視システムが、経験豊富な探偵のようにビデオストリーム内のすべての重要なオブジェクトを即座にキャプチャできることを想像してください。 RF-Detrは、非常に効率的な「探偵」です。以前のリアルタイムモデルを速度で上回るだけでなく、精度の定性的な飛躍も達成します。
公式データによると、RF-Detrは、COCOデータセットで60％以上の平均精度平均（MAP）を達成した最初のリアルタイムモデルです。 COCOデータセットは、コンピュータービジョン業界の「オリンピック」として知られています。そのような成果が完全にRF-Detrの強い強さを完全に証明しているという事実。
さらに重要なことは、RF-Detrは高精度を確保しながら速度を犠牲にしないことです。 GPUの遅延が非常に低く、リアルタイムの認識が本当に可能になります。これは間違いなく、自律運転、産業品質検査、インテリジェントなセキュリティなど、迅速な対応を必要とするアプリケーションシナリオにとって大きな恩恵です。ロボットが稲妻の速度でターゲットオブジェクトを認識してつかむと、効率の改善が計り知れないと想像できます。
長い間、CNNに基づくヨロシリーズのモデルは、リアルタイムオブジェクト検出の分野を支配してきました。ただし、テクノロジーの開発により、RF-Detrは、DETR（検出トランス）ファミリーのメンバーとして、変圧器ベースのアーキテクチャを採用しています。このアーキテクチャは、グローバル情報をより適切にモデル化することができ、それにより複雑なシナリオでより高い認識精度を達成できます。
Yoloモデルとは異なり、DETRアーキテクチャは、境界ボックスをフィルタリングするために非最大抑制（NMS）を必要としません。これにより、全体的な動作効率がある程度向上します。 Roboflowチームは、評価に「総遅延」の概念を導入し、異なるモデルのパフォーマンスをかなり比較しました。結果は、RF-Detrが速度と精度の両方で優れたパフォーマンスを発揮し、Yoloモデルと比較してCOCOデータセットで厳密に最適であることを示しています。
RF-DetrがCNNの利点を完全に放棄しないことに言及する価値があります。実際、多くの高度なDETRバリエーションは、CNNとトランスの利点を巧みに融合させています。 RF-Detrは、LW-Detrと事前に訓練されたDinoV2バックボーンネットワークを組み合わせることにより、優れたパフォーマンスと強力なドメイン適応性を実現します。これは、RF-Detrが一般的なオブジェクト認識であろうと、航空宇宙画像、産業環境、自然の風景など、より専門的なフィールドであろうと、うまく機能することを意味します。
最もエキサイティングなのは、RF-DetrがApache 2.0ライセンス契約に続いてオープンソースを選択したことです。これは、開発者が著作権の問題を心配することなく、自由に使用、変更、さらには商業プロジェクトに適用できることを意味します。 Roboflowチームは、モデルコードを提供するだけでなく、Colab Notebookを思慮深く準備します。これは、カスタムデータセットを微調整する方法を教えています。将来的には、Roboflowプラットフォームは、より便利なRF-Detrモデルトレーニングと展開サポートも提供します。
現在、Roboflowチームは、さまざまなコンピューティングパワーニーズのアプリケーションシナリオを満たすために、RF-Detr-Base（2900万パラメーター）とRF-Detr-Large（128百万パラメーター）の2つのモデルサイズを開始しています。さらに、RF-Detrはマルチ解像度トレーニングをサポートしています。つまり、実行時にモデルの解像度を柔軟に調整して、精度とレイテンシの最良のバランスを見つけることができます。
プロジェクト：https：//top.aibase.com/tool/rf-detr