モデル情報

rf-detr-base

Roboflow · rf-detr-base

RF-DETR is a real-time detection transformer family introduced in RF-DETR: Neural Architecture Search for Real-Time Detection Transformers by Robinson et al. and integrated in 🤗 Transformers via PR #36895. RF-DETR is an end-to-end object detection model that combines ideas from LW-DETR and Deformable DETR: a DINOv2-with-registers style ViT backbone (with an RF-DETR windowing pattern for efficient attention), a multi-scale projector between encoder and decoder, and a multi-scale deformable DETR decoder for fast convergence and strong accuracy–latency tradeoffs. Key Architectural Details: - **Backbone:** DINOv2-with-registers style ViT with RF-DETR **windowed / full** attention alternation (instead of a purely convolutional encoder). - **Multi-scale fusion:** **RF-DETR multi-scale projector** (C2f-style blocks in the LW-DETR lineage) to aggregate multi-level backbone features before the decoder. - **Decoder:** **Deformable DETR**-style decoder with multi-scale deformable cross-attention; depth and input resolution vary by checkpoint (NAS frontier). - **Queries:** DETR-style object queries with bipartite matching and auxiliary decoder losses for training stability.

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物体検出license:apache-2.0
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情報更新日時2026/11/2 19:17:02
OVERVIEW

モデル紹介

RF-DETR is a real-time detection transformer family introduced in RF-DETR: Neural Architecture Search for Real-Time Detection Transformers by Robinson et al. and integrated in 🤗 Transformers via PR #36895. RF-DETR is an end-to-end object detection model that combines ideas from LW-DETR and Deformable DETR: a DINOv2-with-registers style ViT backbone (with an RF-DETR windowing pattern for efficient attention), a multi-scale projector between encoder and decoder, and a multi-scale deformable DETR decoder for fast convergence and strong accuracy–latency tradeoffs. Key Architectural Details: - **Backbone:** DINOv2-with-registers style ViT with RF-DETR **windowed / full** attention alternation (instead of a purely convolutional encoder). - **Multi-scale fusion:** **RF-DETR multi-scale projector** (C2f-style blocks in the LW-DETR lineage) to aggregate multi-level backbone features before the decoder. - **Decoder:** **Deformable DETR**-style decoder with multi-scale deformable cross-attention; depth and input resolution vary by checkpoint (NAS frontier). - **Queries:** DETR-style object queries with bipartite matching and auxiliary decoder losses for training stability.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。