YOLO Konkurrent: RF-DETR

Roboflow hat mit RF-DETR im März bereits ein beeindruckendes Real-Time Objekterkennungs Modell vorgestellt. DETR ist eine Modellfamilie, die nicht auf CNN basiert, wie YOLO, sondern auf Transformern (remember: “Attention is all you need!”I).

Basierend auf LW-DETR und einem DINOv2-Backbone hat Roboflow ein Detektor-Netzwerk vorgestellt, dass Objekterkennung in Einzelbildern mit YOLO-ähnlicher Geschwindigkeit ermnöglicht, aber mit deutliche höherer durchschnittlicher Präzision auf dem Referenz-Datensatz MS-COCO. mAP von 60 wurde bei 728px Auflösung erreicht.

Im Juli hat Roboflow jetzt kleinere Versionen dieses Modells vorgestellt: Medium, Small und Nano. Diese sind durch ihre kleinere Parameteranzahl für EdgeAI Anwendungen auf auf weniger teurer Hardware nutzbar. Laut Roboflow erreichen sie dabei im COCO mAP50 Vergleich mehr Geschwindigkeit und höhere Erkennungsqualität bietet als YOLO11, LW-DETR, und D-FINE Netze ähnlicher Größe.

RF-DETR ist unter Apache 2.0 Lizenz released und kann mit einem vorbereiteten Colab Notebook selbst trainiert werden oder auf der Roboflow Plattform.

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