RF-Detr은 기존 모델의 속도와 정확성의 단점을 해결하기 위해 Roboflow 팀이 개발 한 오픈 소스의 고급 실시간 개체 감지 모델입니다. Yolo 시리즈보다 빠르고 정확한 솔루션을 찾고 있다면 RF-Detr은 의심 할 여지없이 이상적인 선택입니다.
RF-Detr은 실시간 인식의 리더가 될뿐만 아니라 오픈 소스 방법을 선택하여 개발자가 무료로 사용할 수 있도록하여 고유 한 효율적인 탐지 도구를 만들 수 있습니다.
지능적인 감시 시스템이 경험이 풍부한 형사처럼 비디오 스트림의 모든 주요 객체를 즉시 캡처 할 수 있다고 상상해보십시오. RF-Detr은 그렇게 효율적인 "형사"입니다. 이전의 실시간 모델을 속도로 능가 할뿐만 아니라 정확도의 질적 도약을 달성합니다.
공식 데이터에 따르면 RF-Detr은 Coco 데이터 세트에서 60% 이상의 평균 정밀 평균 (MAP)을 달성 한 최초의 실시간 모델입니다. Coco 데이터 세트는 컴퓨터 비전 업계에서 "올림픽"으로 알려져 있습니다. 그러한 업적이 RF-Detr의 강한 강도를 완전히 입증한다는 사실.
더 중요한 것은 RF-Detr은 높은 정확도를 보장하면서 속도를 희생하지 않는다는 것입니다. 그것은 GPU에서 매우 낮은 대기 시간을 달성하여 실시간 인식을 실제로 가능하게합니다. 이것은 의심 할 여지없이 자율 주행, 산업 품질 검사, 지능형 보안 등과 같은 빠른 응답이 필요한 응용 시나리오에 큰 도움이됩니다. 로봇이 가벼운 속도로 대상 객체를 인식하고 잡을 때 효율성 개선이 헤아릴 수 없다고 상상할 수 있습니다.
CNN을 기반으로 한 Yolo 시리즈 모델은 오랫동안 실시간 객체 감지 분야를 지배했습니다. 그러나 DETR (Detection Transformer) 제품군의 구성원 인 RF-Detr은 기술 개발로 변압기 기반 아키텍처를 채택합니다. 이 아키텍처는 글로벌 정보를 더 잘 모델링하여 복잡한 시나리오에서 더 높은 인식 정확도를 달성 할 수 있습니다.
Yolo 모델과 달리 DETR 아키텍처는 결합 상자를 필터링하기 위해 비 막동 억제 (NM)가 필요하지 않으므로 전체 작동 효율성이 어느 정도 향상됩니다. Roboflow 팀은 평가에서 "총 지연"이라는 개념을 도입하여 다른 모델의 성능을 공정하게 비교했습니다. 결과는 RF-Detr이 속도와 정확도 모두에서 훌륭하게 성능을 발휘하고 Yolo 모델과 비교하여 Coco 데이터 세트에서 엄격하게 최적임을 보여줍니다.
RF-Detr이 CNN의 장점을 완전히 포기하지는 않는다는 것은 언급 할 가치가 있습니다. 실제로, 많은 고급 DETR 변형은 CNN과 변압기의 장점을 영리하게 혼합합니다. RF-Detr은 LW-Detr을 미리 훈련 된 DINOV2 백본 네트워크와 결합하여 우수한 성능과 강력한 도메인 적응성을 달성합니다. 이는 RF-Detr이 일반적인 물체 인식이든 항공 우주 이미지, 산업 환경, 자연 경관 등과 같은보다 전문화 된 분야인지 잘 수행 할 수 있음을 의미합니다.
가장 흥미로운 것은 RF-Detr이 Apache 2.0 라이센스 계약에 따라 오픈 소스를 선택했다는 것입니다. 즉, 개발자는 저작권 문제에 대해 걱정할 필요없이 무료로 사용, 수정 및 상업 프로젝트에 적용 할 수 있습니다. Roboflow 팀은 모델 코드를 제공 할뿐만 아니라 Colab 노트북을 신중하게 준비하여 사용자 정의 데이터 세트에서 미세 조정하는 방법을 가르쳐줍니다. 앞으로 Roboflow 플랫폼은보다 편리한 RF-Detr 모델 교육 및 배포 지원을 제공 할 것입니다.
현재 Roboflow 팀은 다양한 컴퓨팅 전력 요구의 응용 프로그램 시나리오를 충족하기 위해 RF-Detr-Base (29 백만 매개 변수)와 RF-Detr-Large (1 억 2 천만 파라미터)의 두 가지 모델 크기를 출시했습니다. 또한 RF-Detr은 다중 해상도 교육을 지원하므로 런타임시 모델의 해상도를 유연하게 조정하여 정밀도와 대기 시간 사이의 최상의 균형을 찾을 수 있습니다.
프로젝트 : https://top.aibase.com/tool/rf-detr