RF-DETR – 实时目标检测的新标杆
RF-DETR 是什么
RF-DETR 是由 Roboflow 团队推出的一款基于 Transformer 的实时目标检测模型架构，目标是实现高精度和低延迟的目标检测，并且能够在边缘设备上运行。它是首个在 Microsoft COCO 基准测试中超过 60 AP 的实时模型，在 RF100-VL 基准测试中也表现出色。
核心功能
- 高精度实时检测 ：在 COCO 数据集上达到 60+ 的平均精度均值（mAP），同时保持实时性（25+ FPS），适用于对速度和精度要求较高的场景。
- 强大的领域适应性 ：适应各种不同的领域和数据集，包括但不限于航拍图像、工业场景、自然环境等。
- 灵活的分辨率选择 ：支持多分辨率训练和运行，用户根据实际需求在精度和延迟之间进行权衡。
- 便捷的微调和部署 ：提供预训练的检查点，用户基于检查点在自定义数据集上进行微调，快速适应特定任务。
技术原理
- Transformer 架构 ：属于 DETR（Detection Transformer）家族，基于 Transformer 架构进行目标检测。与传统的基于 CNN 的目标检测模型相比，Transformer 能更好地捕捉图像中的长距离依赖关系和全局上下文信息，提高检测精度。
- 预训练的 DINOv2 主干 ：结合预训练的 DINOv2 主干网络，DINOv2 基于在大规模数据集上进行自监督预训练，学习到丰富的图像特征。将预训练的特征应用到 RF-DETR 中，让模型在面对新领域和小数据集时具有适应能力和泛化能力。
- 单尺度特征提取 ：从单尺度主干中提取图像特征图，简化模型结构，降低计算复杂度，保持较高的检测性能，有助于实现实时性。
- 多分辨率训练 ：在多个分辨率上进行训练，让模型在运行时根据不同的应用场景选择合适的分辨率，高分辨率提高检测精度，低分辨率则减少延迟，用户根据实际需求灵活调整，无需重新训练模型，实现精度与延迟的动态平衡。
- 优化的后处理策略 ：基于优化的非极大值抑制（NMS）策略，确保在考虑 NMS 延迟的情况下，模型的总延迟（Total Latency）保持在较低水平，真实地反映模型在实际应用中的运行效率。
支持平台
RF-DETR 不仅适用于高性能 GPU 设备，还能够在边缘设备上运行，如 NVIDIA T4 GPU、Jetson Xavier 等。同时，它支持导出 ONNX 格式，可无缝对接 TensorRT、OpenVINO 等推理框架，加速边缘端落地。
团队介绍
RF-DETR 由 Roboflow 团队开发。Roboflow 是一个专注于计算机视觉的平台，提供了从数据标注、模型训练到部署的全流程支持。团队成员在计算机视觉和机器学习领域拥有丰富的经验，致力于推动视觉技术的应用和发展。
项目资源
业务场景
- 智能监控系统 ：在实时视频流中快速识别并跟踪目标，实现高效的 surveillance 管理。
- 工业缺陷检测 ：通过高精度的图像分析，帮助制造业发现产品中的微小瑕疵，提升产品质量。
- 自动驾驶技术 ：作为计算机视觉的核心组件，在实时路况中准确识别各类物体和行人，保障自动驾驶的安全性。
- 智能零售解决方案 ：通过顾客行为分析和物品识别，优化库存管理和购物体验。
- 野生动物保护 ：在野生动物保护项目中，用于监测野生动物的活动，帮助研究人员更好地了解动物行为和保护生态环境。
- 移动端设备 ：集成至手机或无人机，实现离线状态下的快速目标识别。