Современное компьютерное зрение стремительно развивается, и на переднем плане этого прогресса находится задача обнаружения объектов. Именно в этой области достигнуты впечатляющие результаты благодаря появлению RF-DETR — инновационной модели, которая снова меняет ход событий в индустрии компьютерного зрения. RF-DETR, или Roboflow Detection Transformer, представляет собой новую архитектуру, основанную на трансформерах, которые используются для эффективного и точного выявления объектов на изображениях и видео в режиме реального времени. Созданная с целью решения проблемы баланса между скоростью и точностью, RF-DETR становится особенно важной для приложений с ограниченными вычислительными ресурсами, как на краю сети или в мобильных устройствах. Ранее в марте 2025 года Roboflow анонсировал RF-DETR как первую модель, способную достигать более 60 mAP (mean Average Precision) на широко признанном бенчмарке Microsoft COCO, открывая новую эру в точности и скорости обработки данных.
Сегодня же мы видим расширение семейства RF-DETR за счет трёх новых моделей различных размеров: Nano, Small и Medium. Эти модели предлагают уникальные сочетания высокой производительности и скорости, удовлетворяя широкий спектр требований пользователей. RF-DETR Nano, например, работает со скоростью 100 кадров в секунду на GPU NVIDIA T4, что делает её наиболее быстрой и точной моделью в своём классе. Особенностью RF-DETR является его универсальность и отличная обобщаемость. Благодаря проверке на двух ключевых бенчмарках, Microsoft COCO и RF100-VL, модель демонстрирует как высокую точность, так и способность эффективно адаптироваться к самым разнообразным сценариям и областям применения.
Особенно примечателен RF100-VL, который включает в себя набор из 100 открытых датасетов, охватывающих такие разнообразные сферы, как аэрофотосъемка, промышленное производство, медицина, сельское хозяйство и другие. Высокие показатели RF-DETR на RF100-VL подтверждают её эффективность в реальных условиях, где данные могут существенно отличаться от стандартных тренировочных наборов. Важный аспект, выгодно отличающий RF-DETR от традиционных CNN-архитектур, таких как популярная серия YOLO, заключается в использовании трансформеров. Эта архитектура позволяет не только повысить точность обнаружения благодаря эффективному моделированию взаимосвязей между объектами, но и улучшить вычислительную эффективность. Интересно, что меньшие по размеру модели RF-DETR могут превосходить по скорости и точности более крупные аналоги на базе CNN.
Например, модель RF-DETR Small обходит по точности mAP50:95 на COCO даже самый большой YOLO11-x, при этом работая значительно быстрее. Это делает RF-DETR особенно привлекательным для проектов с ограничениями по времени отклика и вычислительным ресурсам. Тестирование задержки вывода модели проводилось с использованием технологии TensorRT на T4, что позволяет оценить реальное время отклика модели. Важно отметить, что, в отличие от YOLO и других CNN-моделей, которые применяют метод подавления немаксимумов (NMS) после основного вывода для фильтрации результатов, RF-DETR интегрирует подобные операции непосредственно в архитектуру, что помогает избежать дополнительных вычислительных затрат и снижает общую задержку. Это еще один фактор, укрепляющий лидерство RF-DETR в отношении скорости.
Кроме того, Roboflow предоставляет пользователям удобные инструменты для обучения и развертывания моделей RF-DETR. Обучение новых моделей, включая Nano, Small и Medium, доступно в облаке на платформе Roboflow, а также через открытый исходный код пакета RF-DETR на Python. Такая гибкость позволяет специалистам по компьютерному зрению и разработчикам быстро адаптировать модель под свои нужды и интегрировать её в существующие проектные решения. Развернуть модели можно как локально с помощью сервера Roboflow Inference, так и через облачные API или выделенные CPU/GPU-инстансы, что делает RF-DETR универсальной для работы в различных условиях и масштабах. Помимо этого, Roboflow постоянно обновляет документацию и предоставляет обучающие материалы, включая видеоуроки, которые помогают максимально эффективно использовать возможности архитектуры RF-DETR.
Сообщество открытого исходного кода также активно вовлечено в улучшение и адаптацию решения, что способствует быстрому развитию и появлению новых функций. Взгляд в будущее RF-DETR наполнен ожиданиями новых важных обновлений. Среди ключевых направлений развития — оптимизация моделей для работы на edge-устройствах, поддержка CoreML для продуктов Apple, а также внедрение работы в браузере с помощью Inference.js. Кроме того, в планах добавить возможности сегментации и классификации, расширяя функциональность модели за рамки только обнаружения объектов.
Также команда Roboflow готовит научную публикацию с глубоким техническим разбором архитектуры RF-DETR и методов, которые позволили достичь новых высот в области обнаружения объектов. Таким образом, RF-DETR задает новый ориентир для разработчиков и исследователей в области компьютерного зрения, показывая, каким образом современные трансформеры могут значительно превзойти традиционные нейросети с сохранением высокой скорости работы. Это особенно важно в эпоху, когда растут требования к быстрому отзыву систем ИИ, необходимому для множества прикладных сценариев — от автономных систем до мобильных приложений и промышленной автоматизации. RF-DETR обеспечивает мост между передовой научной разработкой и практическим применением, демонстрируя, как инновации в фундаментальных архитектурах влияют на реальный бизнес и повседневные технологии. Переход на модели с оптимальным соотношением скорости и точности открывает новые возможности для внедрения компьютерного зрения во всех сферах человеческой деятельности, делая технологии более доступными и эффективными.
В конечном итоге, RF-DETR не просто очередная модель — это мощный инструмент, способный революционизировать все аспекты обработки визуальной информации, ускоряя внедрение интеллектуальных решений нового поколения и расширяя горизонты искусственного интеллекта в области зрения.
