Como um grande avanço no campo da detecção de objetos, o RF-DETR atingiu mais de 60 APs no teste de referência padrão, o conjunto de dados Microsoft COCO, mantendo o desempenho em tempo real, uma conquista que marca um importante avanço na tecnologia de detecção de objetos reais. Dados de teste específicos mostram que o modelo processa cada imagem com latência extremamente baixa, atendendo plenamente aos rigorosos requisitos de tempo dos cenários de aplicativos em tempo real. Esse desempenho excepcional deve-se principalmente ao seu design arquitetônico otimizado, que combina o mecanismo de atenção do Transformer com uma estratégia de decodificação eficiente para aumentar drasticamente a velocidade de detecção sem perda de precisão. Além disso, o modelo também apresenta bom desempenho no benchmark RF100-VL especialmente projetado pela Roboflow, demonstrando excelentes recursos de generalização e potencial no mundo real. Para validar esse desempenho inovador, os desenvolvedores podem reproduzir facilmente os resultados dos testes baixando o modelo pré-treinado diretamente no GitHub.
Essa resposta foi extraída do artigoRF-DETR: um modelo de código aberto para detecção de objetos visuais em tempo realO
