RF-DETR：实时目标检测的开源新势力

实时目标检测迎来新突破 ：由Roboflow团队精心打造的RF-DETR模型震撼登场。此模型定位实时识别领域顶尖水平，并且秉持开源理念，为开发者带来诸多便利。

在性能表现上，RF-DETR堪称卓越。它犹如一位精准且敏捷的“猎手”，能够在视频流中迅速捕捉关键物体。官方数据显示，它是首个在COCO数据集上平均精度均值（mAP） 超过60%的实时模型，在速度上媲美甚至超越以往模型，精度更是实现质的飞跃，同时在GPU上达到惊人的低延迟。

架构层面，RF-DETR属于DETR家族，采用基于Transformer的架构，可更好地进行全局信息建模，在复杂场景中实现高识别精度。与YOLO模型不同，它无需非极大值抑制（NMS）步骤，提升了运行效率，在COCO数据集上相对于YOLO模型展现出严格的帕累托最优。

RF-DETR巧妙融合CNN和Transformer优势，通过结合LW-DETR与预训练的DINOv2骨干网络，具备强大的领域适应性，能在多种场景中发挥作用。

值得一提的是，RF-DETR遵循Apache2.0许可协议开源，团队提供模型代码与Colab Notebook，方便开发者在自定义数据集上进行微调。目前已推出RF-DETR-base 与 RF-DETR-large 两种模型尺寸，还支持多分辨率训练，可灵活平衡精度与延迟。