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RF-DETR是Roboflow基于Transformer架构开发的实时目标检测模型。
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性能：在COCO数据集达到60+ mAP，推理速度25FPS
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技术：融合DINOv2主干与单尺度特征提取，平衡精度与速度
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应用：支持多分辨率训练和ONNX导出，适配边缘计算设备
RF-DETR是Roboflow推出的新一代实时目标检测模型，属于DETR（Detection Transformer）家族。它首次在COCO数据集上实现了60+的平均精度均值（mAP），同时保持25帧/秒以上的实时性能，打破了传统CNN模型在精度与速度上的权衡困局。
该模型创新性地结合了轻量级Transformer架构与预训练的DINOv2视觉主干网络，通过单尺度特征提取和多分辨率训练策略，在工业检测、自动驾驶等高要求场景中展现出显著优势。开发者可直接使用其预训练检查点，快速适配自定义数据集。
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高精度实时检测：在COCO数据集上达到60+ mAP，T4显卡推理延迟仅6ms
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领域自适应：通过DINOv2主干网络实现跨领域迁移，适用于航拍、工业等复杂场景
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动态分辨率：支持560-896px多分辨率切换，无需重训练即可调整精度/速度平衡
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便捷部署：提供PyTorch和ONNX格式模型，支持边缘设备部署
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Transformer架构：采用DETR的编码器-解码器结构&