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D FINE
D FINE
D-FINE的目标受众是计算机视觉领域的研究人员和开发者，特别是那些专注于目标检测任务的专业人士。由于D-FINE在保持高精度的同时能够实现实时检测，因此它非常适合需要快速且准确目标定位的应用场景，如视频监控、自动驾驶和机器人视觉等。
模型训练与部署AI模型#目标检测#DETR#FDR#自蒸馏#实时检测普通产品开源
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产品介绍
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简介
D-FINE是一个强大的实时目标检测模型，它通过将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化（FDR），并引入全局最优定位自蒸馏（GO-LSD），在不增加额外推理和训练成本的情况下，实现了出色的性能。该模型由中国科学院的研究人员开发，旨在提高目标检测的精度和效率。
截图
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。
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