作为端到端的对象检测平台，RF-DETR提供了从模型训练到实际部署的完整工具链。在训练支持方面，模型具有完善的微调功能：支持使用自定义数据集重新训练，只需遵循COCO格式的数据组织要求。为简化训练流程，团队还开发了与Roboflow数据平台的无缝集成，用户可以直接通过API导入处理好的数据集。在部署环节，RF-DETR提供了灵活的选项：既可以直接在Python环境中运行推理，也可以导出为ONNX格式以适应C++等其它编程环境或边缘设备。针对需要加速的场景，模型完整支持多GPU训练与分布式训练策略，用户可根据计算资源配置并行度参数，显著提升训练效率。这种全流程的支持使得RF-DETR成为从研发到落地的理想选择。
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " RF-DETR提供从训练到部署的完整解决方案
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