RF-DETR Large 是一个基于 DETR 架构的目标检测模型,专为高效检测图像中的物体而设计。
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发布时间 : 3/29/2025
模型简介
该模型采用 DETR (Detection Transformer) 架构,专注于高精度的目标检测任务,支持 ONNX 格式以便于部署。
模型特点
高效目标检测
基于 DETR 架构,能够高效准确地检测图像中的物体。
ONNX 格式支持
模型以 ONNX 格式提供,便于在不同平台和环境中部署。
高置信度检测
支持设置置信度阈值,确保检测结果的准确性。
模型能力
图像中的物体检测
多类别物体识别
高精度边界框预测
使用案例
计算机视觉
安防监控
用于监控视频中的人体、车辆等物体的实时检测。
高精度检测,减少误报率。
自动驾驶
检测道路上的行人、车辆和交通标志。
提升自动驾驶系统的环境感知能力。
零售
商品识别
用于零售场景中的商品自动识别和分类。
提高库存管理效率。
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