RF-DETR：实时目标检测的全新标杆

RF-DETR是由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烦恼，那么RF-DETR的出现将为你带来福音！

RF-DETR的目标直指实时识别领域的顶峰，并且它选择了开源，这意味着你可以免费使用，甚至可以根据需求进行个性化调整。想象一下，你的智能监控系统能够像经验丰富的侦探一样，在视频流中瞬间捕捉到每一个关键物体，而且反应速度超乎想象。RF-DETR就是这样一位高效的“侦探”，不仅在速度上超越以往的实时模型，更在精度上实现了质的飞越。

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数据集是计算机视觉领域的“奥林匹克”，能在这样的数据集上取得如此成绩，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，并未牺牲速度。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。对于需要快速响应的应用场景，如自动驾驶、工业质检、智能安防等，RF-DETR的出色表现无疑是雪中送炭。

一直以来，基于CNN的YOLO系列模型在实时目标检测领域占据重要地位。但技术的不断进步使得新的模型需要更好的满足复杂场景下的识别需求。RF-DETR作为DETR家族的一员，采用了基于Transformer的架构，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，RF-DETR在预测后无需进行非极大值抑制（NMS）来筛选边界框，这也在一定程度上提升了整体的运行效率。

RF-DETR并没有完全抛弃CNN的优点，而是巧妙地融合了CNN和Transformer的优势。通过结合LW-DETR与预训练的DINOv2骨干网络，RF-DETR实现了卓越的性能和强大的领域适应性。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，RF-DETR都能展现出优异的表现。

最令人激动的是，RF-DETR选择了开源！它遵循Apache2.0许可协议，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团队不仅分享了模型代码，还提供了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平台还将为RF-DETR提供更加便捷的模型训练和部署支持。

为满足不同算力需求的应用场景，Roboflow团队推出了RF-DETR-base（2900万参数）和RF-DETR-large（1.28亿参数）两种模型尺寸。此外，RF-DETR还支持多分辨率训练，使你在运行时能够灵活地调整模型的分辨率，从而找到最佳精度和延迟的平衡点。

项目链接：https://top.aibase.com/tool/rf-detr