使用场景

在视频监控系统中，D-FINE可以用于实时检测和跟踪多个目标。

在自动驾驶技术中，D-FINE可以用于识别和定位道路上的行人、车辆等障碍物。

在机器人视觉中，D-FINE可以帮助机器人更准确地识别和抓取物体。

产品特色

• 细粒度分布细化（FDR）：通过迭代细化概率分布，实现更精确的目标定位。

• 全局最优定位自蒸馏（GO-LSD）：从最后一层的细化分布中提取定位知识，并通过DDF损失和解耦权重策略将其蒸馏到更早的层。

• 实时目标检测：D-FINE能够在保持高精度的同时实现实时目标检测。

• 模型系列：提供不同大小的模型以适应不同的计算资源和延迟要求。

• 预训练模型：提供在COCO和Objects365数据集上预训练的模型，便于迁移学习。

• 代码和预训练权重开源：允许研究人员和开发者自由使用和修改。

• 支持自定义数据集训练：用户可以根据自己的需求，使用自定义数据集进行模型训练。

使用教程

1. 安装Python环境和必要的依赖库。

2. 克隆D-FINE的代码库到本地。

3. 根据需要下载预训练模型或在自定义数据集上训练模型。

4. 配置模型参数和训练/测试参数。

5. 使用提供的脚本进行模型训练或测试。

6. 分析模型输出的结果，并根据需要进行调优。

7. 将训练好的模型部署到实际应用中。