Roboflow

RF-DETR，高性能实时对象检测模型，COCO数据集上实现60+ mAP。提供base和large两种尺寸，适应不同计算资源。包含训练与部署工具，支持GitHub、Colab及Roboflow Train服务。配备AI辅助标注工具，高效完成多边形标注、标签辅助及自动标注。管理分析工具优化数据集质量，支持多样标注任务及团队协作功能，全面助力计算机视觉模型构建与高效运行。

产品功能

• RF-DETR是首个在COCO数据集上实现60+ mAP的实时对象检测模型。
• 提供RF-DETR-base和RF-DETR-large两种模型尺寸，适用于不同计算资源限制的场景。
• 提供RF-DETR模型的训练和部署工具，包括GitHub资源、Colab Notebook以及Roboflow Train服务。
• 提供AI辅助标注工具，支持多边形标注、标签辅助和自动标注功能，提高数据标注效率。
• 提供数据集管理和分析工具，支持数据搜索、过滤、可视化和分析，提高数据集质量。
• 支持多种标注任务，包括对象检测、实例分割、关键点检测和分类，满足不同类型的计算机视觉项目需求。
• 提供团队协作功能，支持项目管理、任务分配、角色访问控制和团队沟通。