使用场景
在安防监控系统中实时检测和跟踪可疑人物。
在无人驾驶汽车中识别和分类道路上的物体。
在机器人视觉系统中帮助机器人识别环境中的障碍物。
产品特色
实时目标检测：RF-DETR 能够在高帧率下进行准确的目标检测，适用于动态场景。
高准确度：在 Microsoft COCO 和 RF100-VL 基准上表现出色，尤其在复杂环境下的检测能力。
小型化设计：模型体积小，适合在边缘设备上部署，确保快速响应和低延迟。
支持微调：用户可以基于 COCO 预训练模型进行微调，适应特定应用需求。
易于安装和使用：提供开箱即用的代码和示例，方便开发者快速集成。
使用教程
安装所需库：确保安装 Python 及相关库，如 requests 和 PIL。
加载模型：使用 RFDETRBase 类加载预训练模型。
准备输入图像：将待检测的图像加载到内存中。
执行预测：调用模型的 predict 方法进行物体检测。
处理检测结果：提取检测到的类别和置信度，并可视化标注。
