roboflow/rf-detr

RF-DETR is a real-time object detection and segmentation model architecture developed by Roboflow, SOTA on COCO, designed for fine-tuning. [ICLR 2026]

What it solves

RF-DETR は、精度が高くリアルタイムなコンピュータビジョンモデルのニーズに応えます。物体検出、インスタンスセグメンテーション、キーポイント検出という複数タスクを、遅延を犠牲にせずに処理できることが求められています。Nano から 2XLarge までのスケーラブルなモデルサイズを提供し、ハードウェア制約に応じて精度と速度のバランスを取ることができます。

How it works

RF-DETR は、DINOv2 ビジョントランスフォーマーをバックボーンとしたリアルタイムトランスフォーマーアーキテクチャです。各タスクに対して統一された API を使用し、ニューラルアーキテクチャサーチ（NAS）によりモデルサイズと性能を最適化しています。プロジェクトはオープンソースパッケージ (rfdetr) を提供し、Inference ライブラリとの統合をサポートしてデプロイを簡素化します。

Who it’s for

エッジデバイスや高性能サーバー上で、最先端（SOTA）のリアルタイム検出・セグメンテーションモデルを展開したいコンピュータビジョンエンジニアや開発者向けです。

Highlights

  • Multi-task Support: 物体検出、インスタンスセグメンテーション、キーポイント検出を単一 API でサポート。
  • DINOv2 Backbone: 高精度を実現する強力なビジョントランスフォーマーバックボーンを活用。
  • Optimized Performance: 精度とレイテンシのトレードオフにおいて、YOLO や他の DETR 系モデルと比較して競争力があります。
  • NAS-Driven: ニューラルアーキテクチャサーチで作成されたモデルアーキテクチャにより、最適な効率性を保証。