Производная модели PekingU/rtdetr_r101vd_coco_o365. RT-DETR-R101 — Transformer-модель для быстрого обнаружения и локализации объектов на изображениях без NMS.

Подходит для: обнаружение объектов на фотографиях · локализация объектов с помощью ограничивающих рамок · обнаружение объектов в видеопотоке в реальном времени

Производная модели ustc-community/dfine-xlarge-obj365. Детектор D-FINE, обученный на Objects365, находит и локализует объекты на изображениях для сценариев реального времени.

Подходит для: обнаружение объектов на изображениях с Objects365 · поиск объектов в видеопотоке видеонаблюдения · распознавание объектов для автономного вождения

Производная модели ustc-community/dfine-xlarge-coco. D-FINE — детектор объектов на изображениях, обученный на COCO и предназначенный для быстрого обнаружения объектов с точной локализацией.

Подходит для: обнаружение автомобилей и других объектов для систем автономного вождения · поиск объектов на изображениях с камер видеонаблюдения · обнаружение объектов для робототехнических систем

Производная модели ustc-community/dfine-xlarge-obj2coco. D-FINE Xlarge, дообученная на COCO после Object365, обнаруживает объекты на изображениях с высокой точностью локализации и рассчитана на применение в реальном времени.

Подходит для: обнаружение объектов на изображениях и видеокадрах · поиск транспортных средств и других объектов для автономного вождения · обнаружение объектов в системах видеонаблюдения

Производная модели PekingU/rtdetr_v2_r101vd. RT-DETRv2 с backbone ResNet-101 VD обнаруживает и локализует объекты на изображениях для сценариев, требующих быстрого компьютерного зрения.

Подходит для: поиск и локализация объектов на изображениях · обнаружение объектов в системах видеонаблюдения · распознавание участников дорожной сцены для автономного транспорта