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提交您的產品 RF-DETR：Roboflow基于Transformer開發的的SOTA實時物體檢測模型
RF-DETR是什么？
RF-DETR是由Roboflow開發的一種基于Transformer的實時目標檢測模型架構，目標是實現高精度和低延遲的目標檢測，并且能夠在邊緣設備上運行。它是第一個在Microsoft COCO基準測試中超過60 AP的實時模型，并且在RF100-VL基準測試中也表現出色。
RF-DETR功能
高精度目標檢測：RF-DETR在COCO數據集上達到了60.5的mAP（平均精度），在RF100-VL基準測試中平均mAP達到了86.7。
實時性：RF-DETR的延遲較低，例如RF-DETR-Base在NVIDIA T4 GPU上可以達到160 FPS。
適應性強：RF-DETR能夠很好地適應各種領域和不同大小的數據集。
支持多種設備：RF-DETR不僅適用于高性能GPU設備，還能夠在邊緣設備上運行。
RF-DETR技術架構
骨干網絡（Backbone）：RF-DETR使用預訓練的DINOv2骨干網絡，該網絡在圖像特征提取方面表現出色，為模型提供了強大的特征表示能力。
Deformable DETR架構：RF-DETR采用了Deformable DETR的架構，通過可變形注意力機制（Deformable Attention）來增強模型對目標的定位能力。這種機制允許模型在特征圖上自適應地采樣，從而更好地捕捉目標的形狀和位置信息。
單尺度特征圖：與一些多尺度特征圖的檢測模型不同，RF-DETR使用單尺度特征圖進行目標檢測。這種設計簡化了模型結構，同時提高了計算效率。
輕量級檢測頭（LW-DETR）：RF-DETR結合了LW-DETR的輕量級檢測頭設計，進一步優化了模型的實時性能。
RF-DETR應用場景
安防監控：實時檢測監控視頻中的人、車輛、動物等目標，用于安全監控和異常行為分析。
自動駕駛：在自動駕駛系統中，RF-DETR可以快速準確地檢測道路上的行人、車輛和其他障礙物，為自動駕駛決策提供支持。
工業自動化：在工業生產環境中，RF-DETR可以用于檢測生產線上的零部件、缺陷檢測等任務，提高生產效率和質量控制。
野生動物保護：在野生動物保護項目中，RF-DETR可以用于監測野生動物的活動，幫助研究人員更好地了解動物行為和保護生態環境。
邊緣設備應用：RF-DETR可以在邊緣設備（如智能攝像頭、移動設備等）上運行，實現低延遲的目標檢測，適用于物聯網和智能邊緣計算場景。
RF-DETR使用方法
1. 安裝依賴：首先需要安裝RF-DETR的依賴庫。可以通過以下命令安裝：
pip install rf-detr
2. 加載預訓練模型：RF-DETR提供了預訓練權重，可以直接加載使用。例如：
from rf_detr import RFDetr model = RFDetr.from_pretrained("rf_detr_base")
3. 圖像預處理：將輸入圖像調整為模型所需的尺寸，并進行歸一化處理。例如：
from PIL import Image
import numpy as np
image = Image.open("example.jpg").convert("RGB")
image = image.resize((model.input_size, model.input_size))
image = np.array(image) / 255.04. 目標檢測：將預處理后的圖像輸入模型，進行目標檢測。例如：
detections = model.predict(image)
5. 結果解析：解析檢測結果，獲取目標的類別、置信度和邊界框信息。例如：
for detection in detections:
class_id = detection["class_id"]
confidence = detection["confidence"]
bbox = detection["bbox"]
print(f"Class: {class_id}, Confidence: {confidence}, BBox: {bbox}")6. 微調模型：如果需要在自定義數據集上使用RF-DETR，可以對模型進行微調。微調過程包括準備數據集、配置訓練參數、訓練模型和評估模型性能。
GitHub 倉庫：https://github.com/roboflow/rf-detr
