RF-DETR是一款由Roboflow团队倾力打造的开源、最先进的实时目标检测模型。如果你还在为YOLO系列跑得不够快，或者精度差那么一点点而挠头，那么恭喜你，救星来了!
RF-DETR目标直指实时识别领域的王座，并且它还非常慷慨地选择了开源，这意味着你可以免费拥有，甚至还能“魔改”出自己的专属“鹰眼”。
想象一下，你的智能监控系统能够像一位经验老道的侦探一样，在视频流中瞬间捕捉到每一个关键物体，而且速度快到让你怀疑人生。RF-DETR就是这样一位高效的“侦探”。它不仅在速度上媲美甚至超越了以往的实时模型，更在精度上实现了质的飞跃。
根据官方数据，RF-DETR是首个在COCO数据集上实现超过60%平均精度均值 （mAP） 的实时模型。要知道，COCO数据集可是计算机视觉界的“奥林匹克”，能在上面取得如此成绩，足以证明RF-DETR的实力!
更重要的是，RF-DETR在保证高精度的同时，并没有牺牲速度。它在GPU上实现了惊人的低延迟，让实时识别真正落地成为可能。这对于需要快速响应的应用场景，例如自动驾驶、工业质检、智能安防等，简直是雪中送炭。你可以想象一下，当你的机器人以迅雷不及掩耳之势识别并抓取目标物体时，效率提升的可不是一星半点!
一直以来，基于CNN的YOLO系列模型在实时目标检测领域占据着重要地位。但时代在发展，技术在进步。RF-DETR作为DETR（Detection Transformer）家族的一员，采用了基于Transformer的架构。这种架构的优势在于能够更好地进行全局信息建模，从而在复杂场景下实现更高的识别精度。
相较于YOLO模型在预测后需要进行非极大值抑制（NMS）来筛选边界框，DETR架构则无需此步骤，这也在一定程度上提升了整体的运行效率。Roboflow团队在评测中也充分考虑了NMS带来的延迟，并以一种名为“总延迟”的概念来公平地比较不同模型的性能。结果显示，RF-DETR在速度和精度上都展现出了强大的竞争力，在COCO数据集上相对于YOLO模型是严格的帕累托最优。
当然，RF-DETR也没有完全抛弃CNN的优点。事实上，许多优秀的计算机视觉方法，包括一些先进的DETR变体，都巧妙地融合了CNN和Transformer的优势. RF-DETR正是通过结合LW-DETR与预训练的DINOv2骨干网络，实现了卓越的性能和强大的领域适应性。这意味着，无论你的应用场景是常见的物体识别，还是更加专业化的领域，例如航空航天图像、工业环境、自然风光等，RF-DETR都有望展现出优异的表现。
最令人激动的是，RF-DETR选择了开源! 它遵循Apache2.0许可协议，这意味着开发者可以自由地使用、修改、甚至将其应用于商业项目中而无需担心版权问题。Roboflow团队不仅放出了模型代码，还贴心地提供了Colab Notebook，手把手教你如何在自定义数据集上进行微调 （fine-tuning）。未来，Roboflow平台还将提供更便捷的RF-DETR模型训练和部署支持。
目前，Roboflow团队已经推出了RF-DETR-base （2900万参数） 和 RF-DETR-large （1.28亿参数） 两种模型尺寸，以满足不同算力需求的应用场景。更有趣的是，RF-DETR还支持多分辨率训练，这意味着你可以在运行时灵活地调整模型的分辨率，从而在精度和延迟之间找到最佳平衡点。
项目:https://top.aibase.com/tool/rf-detr
