RF-DETR相较于传统物体检测模型具备以下三大技术优势：
- 架构先进性：基于Transformer架构而非传统CNN，能更好捕捉全局特征关系，在处理遮挡物体时表现更优
- 速度精度平衡：首次在COCO数据集实现60+AP的实时检测(30+FPS)，在保持精度的同时大幅降低延迟
- Deployment flexibility::
- 支持ONNX格式导出，可跨平台部署
- 模型体积仅29M(base版)，适合嵌入式设备
- 提供可调分辨率接口(56的倍数)，便于适配不同硬件
从实际测试来看，RF-DETR在RF100-VL基准上的优异表现证明其具备更好的场景适应能力。特别是其多GPU训练支持(torch.distributed.launch)和EMA权重机制，使模型训练更加稳定高效。
对开发者而言，Apache 2.0的开源许可能够避免商业化应用的版权风险，这是许多同类模型不具备的优势。
This answer comes from the articleRF-DETR: An Open Source Model for Real-Time Visual Object DetectionThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " RF-DETR相比传统检测模型有哪些技术优势？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil