RF-DETR เป็นรูปแบบการตรวจจับวัตถุแบบเรียลไทม์ขั้นสูงที่พัฒนาโดยทีม Roboflow โดยมีจุดประสงค์เพื่อแก้ไขข้อบกพร่องในความเร็วและความแม่นยำของโมเดลที่มีอยู่ หากคุณกำลังมองหาวิธีแก้ปัญหาที่เร็วและแม่นยำกว่าซีรี่ส์ YOLO RF-DETR นั้นเป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับคุณอย่างไม่ต้องสงสัย
RF-DETR ไม่เพียง แต่มุ่งมั่นที่จะเป็นผู้นำในการรับรู้แบบเรียลไทม์เท่านั้น แต่ยังเลือกวิธีโอเพ่นซอร์สเพื่อให้นักพัฒนาสามารถใช้งานได้ฟรีและปรับแต่งเพื่อสร้างเครื่องมือตรวจจับที่มีประสิทธิภาพของตนเอง
ลองนึกภาพระบบเฝ้าระวังอัจฉริยะของคุณสามารถจับภาพวัตถุสำคัญทุกชิ้นในสตรีมวิดีโอได้ทันทีเช่นนักสืบที่มีประสบการณ์และมันเร็วอย่างไม่น่าเชื่อ RF-DETR เป็น "นักสืบ" ที่มีประสิทธิภาพ ไม่เพียง แต่เกินกว่ารุ่นเรียลไทม์ก่อนหน้านี้ด้วยความเร็วเท่านั้น แต่ยังประสบความสำเร็จในเชิงคุณภาพอย่างแม่นยำ
จากข้อมูลอย่างเป็นทางการ RF-DETR เป็นรูปแบบเรียลไทม์แรกที่ได้รับค่าเฉลี่ยความแม่นยำเฉลี่ยมากกว่า 60% (แผนที่) ในชุดข้อมูล COCO ชุดข้อมูล Coco เป็นที่รู้จักกันในนาม "โอลิมปิก" ในอุตสาหกรรมการมองเห็นคอมพิวเตอร์ ความจริงที่ว่าความสำเร็จดังกล่าวพิสูจน์ได้อย่างเต็มที่ถึงความแข็งแกร่งของ RF-Detr
ที่สำคัญกว่านั้น RF-Detr ไม่เสียสละความเร็วในขณะที่มั่นใจได้ว่ามีความแม่นยำสูง มันประสบความสำเร็จในเวลาแฝงที่ต่ำมากใน GPU ทำให้การรับรู้แบบเรียลไทม์เป็นไปได้อย่างแท้จริง นี่เป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับสถานการณ์แอปพลิเคชันที่ต้องการการตอบสนองอย่างรวดเร็วเช่นการขับขี่แบบอิสระการตรวจสอบคุณภาพอุตสาหกรรมการรักษาความปลอดภัยอัจฉริยะ ฯลฯ คุณสามารถจินตนาการได้ว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพจะไม่สามารถวัดได้เมื่อหุ่นยนต์ของคุณรับรู้และคว้าวัตถุเป้าหมายด้วยความเร็วฟ้าผ่า
เป็นเวลานานซีรีส์ YOLO ของแบบจำลองที่ใช้ CNN ได้ครองเขตข้อมูลการตรวจจับวัตถุแบบเรียลไทม์ อย่างไรก็ตามด้วยการพัฒนาเทคโนโลยี RF-DETR ในฐานะสมาชิกของตระกูล DETR (Detection Transformer) ได้ใช้สถาปัตยกรรมที่ใช้หม้อแปลง สถาปัตยกรรมนี้สามารถสร้างแบบจำลองข้อมูลระดับโลกได้ดีขึ้นซึ่งจะบรรลุความแม่นยำในการรับรู้ที่สูงขึ้นในสถานการณ์ที่ซับซ้อน
ซึ่งแตกต่างจากรุ่น YOLO สถาปัตยกรรม DETR ไม่จำเป็นต้องมีการปราบปรามที่ไม่ใช่ maximum (NMS) เพื่อกรองกล่องขอบเขตซึ่งปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานโดยรวมในระดับหนึ่ง ทีม Roboflow แนะนำแนวคิดของ "ความล่าช้าทั้งหมด" ในการประเมินผลอย่างเป็นธรรมเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลที่แตกต่างกัน ผลการวิจัยพบว่า RF-Detr ทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมทั้งความเร็วและความแม่นยำและเป็น Pareto ที่เหมาะสมที่สุดในชุดข้อมูล Coco เมื่อเทียบกับรุ่น YOLO
เป็นมูลค่าการกล่าวขวัญว่า RF-Detr ไม่ได้ละทิ้งข้อดีของ CNN อย่างสมบูรณ์ ในความเป็นจริงตัวแปร DETR ขั้นสูงจำนวนมากผสมผสานข้อดีของ CNN และ Transformer อย่างชาญฉลาด RF-Detr บรรลุประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมและการปรับตัวของโดเมนที่ทรงพลังโดยการรวม LW-Detr เข้ากับเครือข่าย Dinov2 Backbone ที่ผ่านการฝึกอบรมมาล่วงหน้า ซึ่งหมายความว่า RF-DETR สามารถทำงานได้ดีไม่ว่าจะเป็นการจดจำวัตถุทั่วไปหรือสาขาพิเศษเช่นภาพการบินและอวกาศสภาพแวดล้อมทางอุตสาหกรรมทิวทัศน์ธรรมชาติ ฯลฯ
สิ่งที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือ RF-Detr เลือกโอเพ่นซอร์สตามข้อตกลงใบอนุญาต Apache 2.0 ซึ่งหมายความว่านักพัฒนามีอิสระในการใช้งานแก้ไขและนำไปใช้กับโครงการเชิงพาณิชย์โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับปัญหาลิขสิทธิ์ ทีม Roboflow ไม่เพียง แต่ให้รหัสโมเดล แต่ยังเตรียมสมุดบันทึก Colab ซึ่งสอนวิธีการปรับแต่งชุดข้อมูลที่กำหนดเอง ในอนาคตแพลตฟอร์ม Roboflow จะให้การฝึกอบรมแบบจำลอง RF-DETR ที่สะดวกยิ่งขึ้นและการสนับสนุนการปรับใช้
ในปัจจุบันทีม Roboflow ได้เปิดตัวสองขนาดรุ่น: RF-Detr-Base (พารามิเตอร์ 29 ล้านพารามิเตอร์) และ RF-Detr-mater (พารามิเตอร์ 128 ล้านพารามิเตอร์) เพื่อตอบสนองสถานการณ์แอปพลิเคชันของความต้องการพลังงานการคำนวณที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ RF-DETR ยังสนับสนุนการฝึกอบรมหลายความละเอียดซึ่งหมายความว่าคุณสามารถปรับความละเอียดของโมเดลของคุณได้อย่างยืดหยุ่นในการหาสมดุลที่ดีที่สุดระหว่างความแม่นยำและเวลาแฝง
โครงการ: https://top.aibase.com/tool/rf-detr