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RF DETR
RF-DETR
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RF DETR
["ラクシー パチャーン],["AI モデル]#物体検出#深層学習#機械学習#エッジコンピューティング#リアルタイム処理通常製品オープンソース
紹介 :
RF-DETRは、エッジデバイスに高精度とリアルタイム性能を提供することを目的とした、Transformerベースのリアルタイム物体検出モデルです。Microsoft COCOベンチマークで60 APを超える競争力のある性能と高速な推論速度を備え、様々な実用的なアプリケーションシナリオに適しています。RF-DETRは、現実世界の物体検出問題を解決することを目的としており、防犯、自動運転、スマート監視など、高効率かつ正確な検出が必要な業界に適しています。
ターゲットユーザー :
「RF-DETRは、高効率かつ正確なリアルタイム物体検出を必要とする開発者や企業、例えば、防犯監視、自動運転車、ロボットビジョンなどの分野に最適です。その高い性能と使いやすさにより、ユーザーは様々なエッジコンピューティングデバイスに迅速に展開できます。」
総訪問数： 0
最も高い割合の地域： US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 ： 51.6K
使用シナリオ
防犯監視システムにおいて、不審人物をリアルタイムで検出?追跡する。
自動運転車において、道路上の物体を識別?分類する。
ロボットビジョンシステムにおいて、ロボットが周囲の障害物を認識するのを支援する。
製品特徴
リアルタイム物体検出：RF-DETRは、高フレームレートで正確な物体検出を行い、動的なシーンに適しています。
高精度：Microsoft COCOおよびRF100-VLベンチマークで優れた性能を発揮し、特に複雑な環境下での検出能力に優れています。
小型設計：モデルのサイズが小さく、エッジデバイスへの展開に適しており、迅速な応答と低遅延を保証します。
微調整に対応：ユーザーはCOCO事前学習済みモデルを微調整して、特定のアプリケーションのニーズに適応させることができます。
インストールと使用が容易：すぐに使えるコードとサンプルを提供し、開発者が迅速に統合できるようにします。
使用チュートリアル
必要なライブラリのインストール：Pythonとrequests、PILなどの関連ライブラリがインストールされていることを確認してください。
モデルの読み込み：RFDETRBaseクラスを使用して、事前学習済みモデルを読み込みます。
入力画像の準備：検出対象の画像をメモリに読み込みます。
予測の実行：モデルのpredictメソッドを呼び出して物体検出を実行します。
検出結果の処理：検出されたカテゴリと信頼度を抽出し、視覚的にアノテーションします。
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