RF-DETRは、Roboflowチームが開発したオープンソースで最先端のリアルタイム物体検出モデルです。YOLOシリーズの速度が遅かったり、精度が少し低かったりして悩んでいるなら、朗報です！
RF-DETRはリアルタイム認識分野の頂点を目指しており、オープンソースであるため、無料で利用でき、自由にカスタマイズして独自の「鷹の目」を作成することもできます。
想像してみてください。あなたのスマート監視システムが、熟練の探偵のように、ビデオストリームから瞬時に重要な物体をすべて検出し、その速度は驚くべきものとなるでしょう。RF-DETRはまさにそのような効率的な「探偵」です。従来のリアルタイムモデルに匹敵する、あるいはそれを超える速度で、精度においても飛躍的な向上を実現しています。
公式データによると、RF-DETRはCOCOデータセットで平均精度平均（mAP）60％を超えた最初のリアルタイムモデルです。COCOデータセットはコンピュータビジョン界の「オリンピック」と言えるため、そこでこのような成果を挙げたことは、RF-DETRの実力を証明しています！
さらに重要なのは、RF-DETRは高精度を維持しながら速度を犠牲にしていないことです。GPU上で驚くほど低いレイテンシを実現し、リアルタイム認識の現実的な応用を可能にしています。自動運転、工業検査、スマートセキュリティなど、迅速な対応が必要なアプリケーションシナリオにとって、まさに朗報です。ロボットが驚くべき速度で物体を認識して掴む様子を想像してみてください。効率の向上は計り知れません！
これまで、CNNベースのYOLOシリーズモデルはリアルタイム物体検出分野で重要な地位を占めていました。しかし、時代は進化し、技術も進歩しています。RF-DETRはDETR（Detection Transformer）ファミリーの一員であり、Transformerベースのアーキテクチャを採用しています。このアーキテクチャの利点は、グローバルな情報モデリングをより適切に行うことができ、複雑な状況下でより高い認識精度を実現できることです。
YOLOモデルでは予測後に非極大値抑制（NMS）が必要ですが、DETRアーキテクチャではこのステップが不要なため、全体的な実行効率が向上します。Roboflowチームは評価においてNMSによる遅延を考慮し、「総遅延」という概念を用いて異なるモデルの性能を公平に比較しました。その結果、RF-DETRは速度と精度において強力な競争力を示し、COCOデータセットにおいてYOLOモデルに対して厳密なパレート最適であることが示されました。
もちろん、RF-DETRはCNNの長所を完全に放棄したわけではありません。実際、多くの優れたコンピュータビジョン手法、およびいくつかの高度なDETRバリアントは、CNNとTransformerの長所を巧みに融合しています。RF-DETRはLW-DETRと事前学習済みのDINOv2バックボーンネットワークを組み合わせることで、優れた性能と強力なドメイン適応性を実現しています。これは、アプリケーションシナリオが一般的な物体認識であっても、航空宇宙画像、工業環境、自然風景など、より専門的な分野であっても、RF-DETRが優れた性能を発揮することを意味します。
最もエキサイティングなのは、RF-DETRがオープンソースであることです！Apache2.0ライセンスに従っているため、開発者は自由に使用、修正、さらには商用プロジェクトへの適用を行うことができ、著作権の問題を心配する必要はありません。Roboflowチームはモデルコードだけでなく、Colab Notebookも提供しており、カスタムデータセットでのファインチューニング方法を丁寧に説明しています。今後、Roboflowプラットフォームは、RF-DETRモデルのトレーニングとデプロイをさらに容易にするサポートを提供する予定です。
現在、Roboflowチームは、さまざまな計算能力のニーズに対応するため、RF-DETR-base（2900万パラメータ）とRF-DETR-large（1.28億パラメータ）の2種類のモデルサイズを提供しています。さらに興味深いことに、RF-DETRはマルチ解像度トレーニングをサポートしているため、実行時にモデルの解像度を柔軟に変更し、精度とレイテンシの最適なバランスを見つけることができます。
プロジェクト:https://top.aibase.com/tool/rf-detr
