R

Rfdetr Base ONNX

onnx-communityによって開発
DETR アーキテクチャに基づく物体検出モデルで、一般的な物体検出タスクに適しています
ダウンロード数 43
リリース時間 : 3/29/2025

モデル概要

RF-DETR は DETR (Detection Transformer) アーキテクチャを改良した物体検出モデルで、画像内の物体を識別し、そのカテゴリと位置情報を出力できます。このモデルは ONNX フォーマットに変換されており、JavaScript 環境での展開と使用が容易です。

モデル特徴

Transformer ベースの検出アーキテクチャ
DETR アーキテクチャを採用し、従来の物体検出で必要だったアンカーボックスの設計が不要で、直接検出結果を出力します
ONNX フォーマット対応
モデルは ONNX フォーマットに変換されており、クロスプラットフォーム展開と推論が容易です
JavaScript 環境互換
Transformers.js ライブラリを使用して、ブラウザや Node.js 環境で直接実行可能です

モデル能力

画像内の物体検出
複数カテゴリの物体認識
バウンディングボックス予測

使用事例

コンピュータビジョンアプリケーション
インテリジェント監視システム
監視画面内の人物、車両などの物体をリアルタイムで検出
一般的な物体を正確に識別し、その位置をマークできます
小売商品認識
棚上の商品の種類と位置を識別
在庫管理と自動レジシステムを支援します
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