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D-FINE开源项目 – 高性能实时目标检测模型

D-FINE是一种创新的目标检测模型,通过重新定义边界框回归任务为细粒度分布细化(FDR)并引入全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),解决了传统固定坐标回归中的优化难题和定位不确定性问...

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AI交流(进群备注:D-FINE)

D-FINE是一种创新的目标检测模型,通过重新定义边界框回归任务为细粒度分布细化(FDR)并引入全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),解决了传统固定坐标回归中的优化难题和定位不确定性问题。D-FINE在检测延迟、模型大小和准确率方面显著优于其他16种目标检测模型,尤其适用于复杂场景下的实时目标检测。

D-FINE的特点:

  • 1. 细粒度分布细化(FDR):通过概率分布作为中间表示,逐层优化边界框定位。
  • 2. 全局最优定位自蒸馏(GO-LSD):将最终层的定位知识蒸馏到早期层,提升定位精度。
  • 3. 高性能:在COCO数据集上实现了高达55.8%的AP值,且在检测延迟和模型大小上表现优异。
  • 4. 低训练成本:无需额外推理和训练成本,即可实现高性能目标检测。
  • 5. 多场景适用:在复杂场景(如逆光、运动模糊、密集人群)下仍能保持高精度检测。

D-FINE的功能:

  • 1. 实时目标检测:适用于视频监控、自动驾驶等需要实时检测的场景。
  • 2. 复杂场景检测:在逆光、运动模糊、密集人群等复杂环境下仍能保持高精度。
  • 3. 自定义数据集训练:支持COCO格式的自定义数据集训练,便于迁移学习和特定任务优化。
  • 4. 模型微调:提供预训练模型,支持在特定数据集上进行微调,以提升检测性能。
  • 5. 模型部署:支持ONNX和TensorRT格式的模型导出,便于在边缘设备上部署。

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