D-FINE 的均来自中国科学技术大学。第一为中科大在读博士生彭岩松 (https://scholar.google.com/citations?user=CTidez8AAAAJ&hl=zh-CN)，其研究方向为实时目标检测以及神经形态视觉，已在 AAAI、ICCV、CVPR 等国际顶级会议上以第一身份发表多篇论文。本文由吴枫教授、孙晓艳教授和张越一副研究员共同指导，其他包括中科大博士生李和倍及硕士生吴沛熹。
引言
在当前内卷严重的实时目标检测 (Real-time Object Detection) 领域，性能与效率始终是难以平衡的核心问题。绝大多数现有的 SOTA 方法仅依赖于更先进的模块替换或训练策略，导致性能逐渐趋于饱和。
为了打破这一瓶颈，来自中科大的研究团队提出了 D-FINE，重新定义了边界框回归任务。不同于传统的固定坐标预测，D-FINE 创新了两种方法：细粒度分布优化 (FDR) 和全局最优定位自蒸馏 (GO-LSD)。通过将回归任务转化为细粒度的分布优化任务，D-FINE 不仅显著简化了优化难度，还能够更精确地建模每条边界的不确定性。此外，D-FINE 将定位知识 (Localization Knowledge) 融入到模型输出，通过高效的自蒸馏策略在各层共享这些知识，因而在不增加额外训练成本的前提下，实现了性能的进一步显著提升。
凭借这些创新，D-FINE 在 COCO 数据集上以 78 FPS 的速度取得了 59.3% 的平均精度 (AP)，远超 YOLOv10、YOLO11、RT-DETR v1/v2/v3 及 LW-DETR 等竞争对手，成为实时目标检测领域新的领跑者。目前，D-FINE 的所有代码、权重以及工具已开源，包含了详细的预训练教程和自定义数据集处理指南。
视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/olVR2MoznWwhKM5QwonlgA
研究团队分别使用 D-FINE 和 YOLO11 对 YouTube 上的一段复杂街景视频进行了目标检测。尽管存在逆光、虚化模糊和密集遮挡等不利因素，D-FINE-X 依然成功检测出几乎所有目标，包括背包、自行车和信号灯等难以察觉的小目标，其置信度、以及模糊边缘的定位准确度明显高于 YOLO11x。
细粒度分布优化 (FDR)
FDR (Fine-grained Distribution Refinement) 将检测框的生成过程分解为：
1. 初始框预测 ：与传统 DETR 方法类似，D-FINE 的解码器会在第一层将 Object Queries 转换为若干个初始边界框。这些边界框只用于初始化，不需要特别精确。
2. 细粒度的分布优化 ：与传统方法不同，D-FINE 的解码层不会直接预测新的边界框，而是基于初始边界框生成四组概率分布，并通过逐层优化对其进行调整。这些概率分布本质上是检测框的一种「细粒度中间表征」。D-FINE 可以通过微调这些表征，不同幅度地独立调整各边缘。
具体流程如图所示：
将边界框回归任务重新定义为 FDR 有以下优点：
1. 过程简化 ：在传统 L1 损失和 IoU 损失进行优化的基础上，模型还通过标签和预测结果之间的「残差」进一步约束这些中间态的概率分布。这使得每个解码层能够更有效地关注当前的定位误差。随着层数增加，优化的目标变得更加简单，从而简化了整体的优化过程。
2. 对复杂场景的鲁棒性更强 ：FDR 中概率的高低本质上反应了模型对边界微调的自信程度。这使得 D-FINE 能够在不同网络深度下对每条边的不确定性独立建模，从而使模型真正地理解定位的好坏。在遮挡、运动模糊和低光照等复杂的实际场景下，D-FINE 表现出了更强的鲁棒性，相比直接回归四个固定值的方法要更为稳健。
3. 灵活的优化机制 ：D-FINE 通过加权求和将概率分布转化为最终的边界框偏移值。指数型加权函数 W (n) 保证了能够在初始框准确时进行细微调整，在必要时提供大幅度修正。
4. 可扩展性 ：FDR 通过将回归任务定义为同分类任务一致的概率分布预测问题，这使得目标检测模型可以更好地受益于知识蒸馏、多任务学习和分布优化等更多领域的创新，从而更有效地适应和整合新的技术，突破传统方法的局限。
全局最优定位自蒸馏机制 GO-LSD
GO-LSD (Global Optimal Localization Self-Distillation) 可以将知识蒸馏无痛应用到 FDR 框架检测器。
基于 FDR 框架的目标检测器既可以实现知识传递，又可以保持一致的优化目标。
新任诺贝尔物理学奖得主 Geoffrey Hinton 在《Distilling the Knowledge in a Neural Network》一文中提到：概率即 「知识」。FDR 将概率分布变成了网络输出，并搭载了定位知识 (Localization Knowledge)。因此，仅计算 KL 散度损失就能将这些「知识」从深层传递到浅层。由于 FDR 架构中每一个解码层都共享一个共同目标，即减少初始边界框与真实边界框之间的残差。因此最后一层生成的精确概率分布可以作为前面每一层的最终目标，并通过蒸馏引导前几层。
由于 FDR 架构中每一个解码层都共享一个共同目标：减少初始边界框与真实边界框之间的残差；因此最后一层生成的精确概率分布可以作为前面每一层的最终目标，并通过蒸馏引导前几层。
研究团队在 FDR 的框架上进一步提出了全局最优定位自蒸馏 GO-LSD，在网络层间实现了定位知识蒸馏，进一步扩展了 D-FINE 的能力，具体流程如图：
FDR 与GO-LSD 产生了一种双赢的「合力」：随着训练的进行，最后一层的预测将变得越来越准确，其生成的软标签也能够更好地帮助前几层提高预测准确性。反过来，前几层将更快地定位到准确位置。这相当于深层的优化任务得到了简化，从而进一步提高了整体准确性。
实验结果
在 COCO 数据集上，D-FINE-L 和 D-FINE-X 分别以 8.07 ms (124 FPS)和 12.89 ms (78 FPS)的时延取得了 54.0%和 55.8%的 AP，远超其余所有实时目标检测器，打败了 YOLOv10 (53.2%，54.4%)、YOLO11 (53.4%，54.7%) 及 RT-DETRv2 (53.4%，54.6%)。
在 Objects365 上进行了简单的有监督预训练后，D-FINE 的准确率达到了 59.3% AP。在 paperwithcode 网站的 Real-Time Object Detection on MS COCO benchmark 上，D-FINE 的速度和性能都远超其他方法，取得了 Top1 的成绩。
相比 baseline RT-DETR，D-FINE-L 和 D-FINE-X 大幅降低了参数量和计算复杂度。在推理速度显著提升的同时，分别取得了 1.8% 和 3.2% 的显著性能提升。
更轻量化的 D-FINE-S 和 D-FINE-M 在 T4 GPU 上分别以 3.49 ms (287 FPS) 和 5.62 ms (178 FPS) 的时延下取得了 48.5% 和 52.3% 的 AP，超过 YOLOv10 (46.3%，51.1%)、YOLO11 (46.6%，51.2%) 及 RT-DETRv2 (48.1%，49.9%)。预训练后，D-FINE-S 和 D-FINE-M 分别取得了 50.7% 和 55.1% 的 AP。
虽然 FDR 和 GO-LSD 能够显著提高性能，但不会直接让网络更快或更轻。为了解决这个问题，研究团队对 DETR 架构进行了轻量化处理。这些调整不可避免地让性能有所下降，但 D-FINE 方法最终实现了速度、参数、计算量与性能的平衡。下表展示了从 baseline 到 D-FINE 的逐步修改过程。每一步都含展示了模型在 AP 、参数量、时延以及 FLOPs 上的变化。
研究团队对一系列非实时的 DETR 检测模型应用了 FDR 和 GO-LSD。实验证明，在几乎没有额外参数量和算力的情况下，最高提升了 5.3% 的 AP，证明了方法的鲁棒性和泛化性。
根据消融实验，含有 FDR 的检测器和原始检测器在速度、参数量和计算复杂度上几乎没有区别，可以实现无缝替换。
研究团队分析了训练成本，发现额外的时间和显存消耗主要来自生成用于监督分布的 FGL Loss 标签。通过对 D-FINE 进行的进一步优化，这些额外的训练时间和显存占用被控制在 6% 和 2% 以内，对整体影响很小。
D-FINE 预测的可视化
以下是 D-FINE 在各种复杂检测场景中的预测结果。这些场景包括遮挡、低光照、运动模糊、景深效果和密集场景。可以看出，面对这些具有挑战性的场景，D-FINE 能够产生准确的定位结果。
下图展示了第一层和最后一层的预测结果、对应四条边的分布、以及加权后的分布。可以看出，预测框的定位会随着分布的优化而变得更加精准。
总结和局限
D-FINE 将边界框回归转化为逐层优化的概率分布预测，显著提升了模型在多任务场景中的兼容性。D-FINE 为目标检测模型的设计提供了一条新思路，后续可以考虑进一步挖掘 D-FINE 在跨任务学习和模型轻量化方面的潜力。
D-FINE 也有一些局限：相比于大模型， D-FINE 的轻量化版本对于性能提升不太明显。这可能是因为浅层解码器的预测精度不高，无法有效将定位信息传递给前几层。
未来的研究可以考虑在提高轻量化模型定位能力的同时，避免增加推理延迟。一种思路是继续改进架构设计，尝试在训练时引入额外的异构解码层，在推理时丢弃这些层，保持模型的轻量化。如果训练资源足够，还可以直接用大模型对小模型进行蒸馏，而不是依赖自蒸馏。
思考和展望
2024 年，实时目标检测领域经历了多次版本迭代，YOLO 系列先后推出了 YOLOv9、YOLOv10，以及 YOLO11。而 DETR 系列则在 RT-DETR 之后，陆续推出了 LW-DETR、RT-DETRv2 和 RT-DETRv3。
这两类模型的重要突破，实质上得益于相互借鉴和融合。RT-DETR 引入了 YOLO 的 RepNCSP 模块，以替代冗余的多尺度自注意力层，通过重新设计轻量化的混合编码器，实现了实时 DETR；而 YOLOv10 借鉴了 DETR 的匹配策略，通过训练额外的一对一检测头，对密集 anchor 预测进行自动筛选，避免了 NMS 后处理，显著提升了速度。此外，YOLOv10 和 YOLO11 也引入了自注意力机制，进一步增强了大尺度目标的检测性能。
尽管这些改进取得了显著的效果，但社区对未来的发展方向产生了疑问：在两类模型趋于一致的背景下，实时目标检测的下一步将如何发展？可以预见，在目标检测这一竞争激烈的领域，继续进行模块替换的收益将逐渐减少，可能很快遇到瓶颈。
而基于传统框架的训练策略改进，或许对一些旧的网络（如常用的 Deformable DETR）有效，但应用于最新的 SOTA 网络时，往往难以取得明显的提升，甚至可能产生负面影响。特别是对于计算资源有限的小型团队，即使是精妙的训练策略，若缺乏大规模的超参数搜索，也难以取得预期的效果。
D-FINE 的出现，为目标检测带来了全新的思路。通过引入 FDR 和 GO-LSD，D-FINE 重新定义了目标检测中的边界框回归任务。这种创新有望突破当前的瓶颈，为实时目标检测领域提供新的发展方向。
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这些能够纠正错误的力量 请你不要浪费 应该显露出更加人性化的故事 I dont know, why hate this moment 人们不说没有意思 现实和真相 Why you tell me lies 麻木的心灵上 血泪再一次流下 现在还想怎样把我刺激 要留下伤痕 曾经在这地方 充满美丽世界的存在 我们内心中对未来的梦 都已经死去望著所爱人的眼睛 难道这喜悦 你都不会 清晰的看清 请告诉我 这个世界还充满 许多该寻找的希望 该怎麼办 在被抛弃的存在前 我只能默默无言的站著 是否太过残酷 该怎麼办 再也无法去忍受 我只能望著渐渐被侵蚀的他Someday oneday (RAP 韩文) One flow we want the flow we got the flow i got the flow how now i growling on eath its so funny i say no 现在我们已经不会再愿意 相信你拥有能改变的力量 连那昏暗不明中 刀锋的尽头 一切都已经无法再忍受 甚至该流下的眼泪都没有 只有刻骨的伤痛和失落感 如今我们再也无法在忍受让我看你撕裂胸口中的悲伤 让我握紧你冰冷的双手 抚慰你孤单 因为在这地方充满美丽世界的存在 所以我们应该小心翼翼 一起去呵护 秀秀 做我女朋友好吗(hero) 睡醒来 也觉得像在做梦 还在我手里的你的香气 (u-know) 柔软的嘴唇 电解的那天 我们害羞的什么话都没说 (xiah) 第一感觉充满我的心的紧张 I’m your man (max) Over every night and over everyday 只停在我的旁边 可以成为填补我空虚的左胸的女朋友吗 好好看 我的眼睛里有你啊 I’m only a hearbeat away (micky) 笑对着无聊的一天的工作 每天等着约定的那天 (xiah) 爱着你 好象会跟你一样 (u-know) 一次都没有看到我的模样有点尴尬 (micky) 第一感觉充满我的心的紧张 (xiah) 能让感觉到 (hero) Over every night and over everyday 只停在我的旁边 可以成为填补我空虚的左胸的女朋友吗 好好看 我的眼睛里有你啊 I’m only a hearbeat away (u-know) 安静的闭上眼睛去听 风传达的那句话(我的声音) (micky) 很爱很爱你 充满一样 I’m the only your hearbeat (max) Every night, everyday 世界更美好 (xiah) 看到你的瞬间 上天给的最大的礼物 就是你 只有你 (xiah) Over every night and over everyday 只停在我的旁边 可以成为填补我空虚的左胸的女朋友吗 好好看 我的眼睛里有你啊 I’m only one (hero) 有可以爱你的我啊 (micky) I’m only one hearbeat away Million Men(u-know & micky) 钱的话 one!one! 谁也OK (hero) 抓也抓不住的再也不能拥有 只剩下留恋 你期待着奇迹般的梦 可是连那样的事也没有 你评价所有的钱不行的是不需要的 现在连爱情也抛弃 信任也丢失了 谁也可以抛弃掉 (u-know & micky) 钱的话 one!one! 谁也OK 不是的话 two!two! 丢掉也可以 不是 你的人生 不是 2次2次的 就那一次的 没有价值的不要追随 (all) 你太过于 Up and going down down 只会向着空虚执着 回看一下非常幸福的曰子 真实的模样去了哪里 再也不要Up and going down down 不要拖到这里那里 也不可以卖掉你珍贵的价值 因为这是只能活一次的人生 (xiah) 不管别人怎么说我是最好 拜托结束没有结尾的私心 你一个人做不了 那旁边还会有个人 (max) 不要只留下后悔 你回头看 你的旁边现在连爱情都没有 信任也没有 只留下外壳 (xiah) 到最后都很难选择 因为所有的都不完整 失败中可以学会变强 (hero) 即使变得不成样子 变成富翁 自己会知道吧 哪里的我是真的自己 (u-know & micky) 填补你那昂贵的自尊心是 可能是唯一的梦 可能会被飞走 不要遗失自己 不要变那样 不要抛弃 (all) 你太过于 Up and going down down 只会向着空虚执着 回看一下非常幸福的曰子 真实的模样去了哪里 再也不要Up and going down down 不要拖到这里那里 也不可以卖掉你珍贵的价值 因为这是只能活一次的人生 Like Now（hero）用已碎了的我的小小的心 现在可以说明我的一切 教我爱的起点的她 再也不想放开她 (max) 一直忍受着我的你 对我说那么温柔的离别 现在我也变了 没有她的那么长的每天 能没有后悔的话吗 (u-know) 终于懂了那么长的彷徨的最后 (你给的) 奇迹般的爱 (xiah) 像现在 Then I will never cry 又 什么时候 我的心里能有你 枯燥的世界 在那里面我们不能结束 I know that we’re meant to be (xiah) 相信不了 完全不一样的早晨 睁开眼睛 等我的特别的每一天 流逝的岁月 接墒的颜色变的时候 我可以重新笑的出吗 (micky) 知道吗 I’ve waited for you to share my nights forever (so ever) 只有一个人 (hero) 像现在 Then I will never cry 又 什么时候 我的心里能有你 枯燥的世界 在那里面我们不能结束 I know that we’re meant to be (xiah) 你到的地方不管哪里我都会站在那里 (micky) 还剩很多天 (hero) 离别还很早 (micky) 像现在 Then I will never cry (xiah) 又 什么时候 我的心里能有你 (hero) 枯燥的世界 在那里面我们不能结束 (max) 离别对我来说还早 (hero) 像现在 Then I will never cry 又 什么时候 我的心里能有你 枯燥的世界 在那里面我们不能结束 I know that we’re meant to be 秀秀 I Never Let Go(hero) 要忘记你要抹去你做了很多努力 (micky) 我只是装着若无其事 像傻瓜 做生硬的问候 (u-know) 尴尬的语气 是为了她 为了她的理由我的心 (为了她) (max) 会想念吧 就一天 一瞬间都 对我来说远去了的你 (xiah) I never let go (never I) I’m gonna make a away (I’m gonna) Oh I find ever-way (不要离开) 永远在我的怀抱 I never let go (never I) I’m gonna make a away (I’m gonna) Oh I find ever-way (不要离开) 永远在我旁边 (micky) 说说为什么离开 不知道的我该怎么办 (u-know) 害羞的守着我的她的微笑都结束了吗 (max) 漫长的时间都是为了她 都是为了她的我的理由 (为了她) (xiah) 会辛苦吧 就一天 一瞬间都对我来说远去的你 (hero) I never let go (never I) I’m gonna make a away (I’m gonna) Oh I find ever-way (不要离开) 永远在我的怀抱 I never let go (never I) I’m gonna make a away (I’m gonna) Oh I find ever-way (不要离开) 永远在我旁边 (xiah) 即使又来了别的时间 只是她是全部 (hero) 只有你 只有我的你 能让我活下去 (max) I never let go (never I) I’m gonna make a away (I’m gonna) Oh I find ever-way (不要离开) 永远在我的怀抱 I never let go (never I) I’m gonna make a away (I’m gonna) Oh I find ever-way (不要离开) 永远在我旁边 (hero) 为了你 永远Tiny Person Oh (u-know) 都很神奇 什么都好的乡村入口 (micky) 清澈的溪边里闪烁着小小萤火虫里 (hero) 玩耍着不知道累的他 就是我小时侯的模样 (all) 孩子 听下我的话 (u-know) 像现在 把那清澈的笑容装在花瓣里 (all) 什么时候变大人了 (max) 月亮照射的光悲伤的话 总有一天会想念 (u-know) 看那少女 刚强的我 颤抖的我的心 (max) 偷偷看着 眼神碰到的话 我的心会砰砰跳 (xiah) 或许我的心会被发现 害羞着只会厌烦的调皮 (all) 孩子 听下我的话 (xiah) 不要哭 把那美丽的爱锁到这里 (max) 像现在纯真的心 可能会很怀念 (xiah) 用铜钱幸福的玩 玩脏了衣服被挨骂 (hero) 满足着 只是开心玩 有朋友的话 (micky) I wanna love you just like old days (all) 孩子 听下我的话 (u-know) 像现在 把那清澈的笑容装在花瓣里 (all) 什么时候变大人了 (max) 月亮照射的光悲伤的话 (all) 什么时候孩子成大人的话 (max) 会喜欢以前害怕的隔壁家的大狗吧 (hero) 爱情再找来的话关怀的抱着 笑着 想着小时候 oh (micky) 不会再来的 珍惜的曰子 秀秀 你总是(micky) I never thought that I coule love someone As I walk through your door Together as one You never know (max) 只有一天一天的增加 想着你的痛每天的不一样 你走你的路 (micky) 愿意的话我可以等 我还是一样 离开的是你一人 就那样回来的话就行 (hero) 是责怪我的错误的话 回来后也不晚 还有时间 (all) 会停在你离开时的那个模样 不再想用谎言来安慰我 第一次知道了爱情 要重新找到你 现在才感觉到为了你我才活着 (u-know) 愿意的话我可以等 我还是一样 离开的是你一人 就那样回来的话就行 (xiah) 是责怪我的错误的话 回来后也不晚 还有时间 (all) 会停在你离开时的那个模样 不再想用谎言来安慰我 第一次知道了爱情 要重新找到你 现在才感觉到为了你我才活着 (Rap) (micky) 好安静 就像被水淹了的世界 在做很长的冒险 真的我也努力着无法抹去你的模样 想着念着 (u-know) 以现在还爱你的理由 以在同样的空间里面的理由 你总是看着别的地方 My girl 有我在等你 (all) 会停在你离开时的那个模样 不再想用谎言来安慰我 第一次知道了爱情 要重新找到你 现在才感觉到为了你我才活着 秀秀 Magic Castle可是我不能停止流眼泪 在我的梦里 你就是陷进魔法之城里的公主虽然走向你的路很坎坷但是我的心仍不变 一定要把你救出来我向上天祈祷 赐予我无穷的力量和智慧穿过魔法之城的大道看到你在一个又黑又深的洞穴里现在请抓住我的手能感到我们的身体在往上飘就算我们自由地飞向那蓝蓝的天空 你也不要惊讶如果我们能一起翱翔在天空 那将是一件多么美好的事情啊穿过魔法之城的大道看到你在一个又黑又深的洞穴里现在请抓住我的手能感到我们的身体在往上飘就算我们自由地飞向那蓝蓝的天空 你也不要惊讶如果我们能一起翱翔在天空 那将是一件多么美好的事情啊 秀秀 HI YA YA Micky:Beautiful ocean bright Just You and I In your eyes I can feel heavenly paradise. dont be afraid of what you feel Inside Thats OK You dont have to cry yourself. Ill give you word only one love You Know one can make one happy as the way you do. Baby thats the true love(my love) As always Im here Baby This is our world hero:耀眼的阳光下 和你两个人 u-know:背著背包 一起出发 micky:跑去窗外 无边无际的海洋(在我的身边) xiah:像天使的你 在我身边像鸟一样睡著了 Dancing in summer paradise我爱你hi ya ya ya 夏天我们收藏回忆 hero:捉紧表现 不知道到腼腆 max:我爱你 Fovever come with me u-know:安慰白色的白沙滩 走过来的你 micky:多耀眼的样子 不能马上看到(和你) xiah:迎著凉爽的风 在两个人漫歩时(see my smile) max:担心让你听到跳著厉害心跳的我 micky:till the end of time Dancing in summer paradise我爱你hi ya ya ya 夏天我们收藏回忆 u-know:捉紧表现 不知道到腼腆 micky:我爱你 Fovever come with me xiah:再过十年 对你也会这样 不会变 你常在我旁 max:那这样就太好了 micky:till the end of time always be happy together 我爱你hi ya ya ya 无边无际的天祝褔我们 Dancing in summer paradise我爱你hi ya ya ya 夏天我们收藏回忆 max:捉紧表现 不知道到腼腆 hero:我爱你 Fovever come with me 秀秀 I Wish[Max昌敏]越过云彩迎向蔚蓝天空 迎向无尽的大海 不会太遥远 交还到你们手中的那天会来临的[Hero在中]江水一般流逝的星辰 随风消逝的这些祝福 无法传达到你们的手中 真的很抱歉[Xiah俊秀]在来不及以前 我们决定要成为大海 平凡明曰的那个梦想并不会只是梦而已 [U-Know允浩]把你们暂时借给我们这个美丽世界 这就是我们最好的礼物[Micky有天]世界上的大人决定不会再吵架了 为了没有胜者也没有输家的闲暇曰子那些充满在眼中的[Xiah俊秀]在来不及以前 我们决定要成为大海 平凡明曰的那个梦想并不会只是梦而已[U-Know允浩]把你们暂时借给我们这个美丽世界这就是我们最好的礼物[Micky有天 Rap] Dont Know how breath take our nature away what do you say!! 曾在我身边和我一起生活的the environment. not to rate 第一次感到和自然相关的忧愁 感触 I dont wanna lose it (yeah) I Knew it (Dont lie) I think this is the biggest thing of your life (Realize) I think this is the biggest thing of your life 秀秀 Tonight请你握住我的手 紧紧地抱着我 紧紧依偎在我胸口 让两人的体温相融 你瑟瑟的发抖 让我心潮澎湃 我永远地穿着你 OH BABY 你应该知道我永远都不想脱掉 STOLEN MY SOUL STOLEN MY HEART 在我心里都是你的影子 让我无法呼吸 就像淋了雨的小孩 就像泼洒在大地上的爱TONIGHT NOW I KNOW WHY THOSE PEOPLE ARE SAYING LOVE IS BLIND I BELIEVE MY HEART BELONGS TO YOU I LOVE U MORE THAN I DO 在我心里你就像火球一样 猛烈地燃烧着 I LOVE U WHEN I SAW U WHEN I TOUCH U WHEN I FELL U WHEN I FALL IN LOVE 我的热情不会熄灭 因为得到你 STOLEN MY SOUL STOLEN MY HEART 在我心里都是你的影子 让我无法呼吸 就像淋了雨的小孩 就像泼洒在大地上的爱TONIGHT 这份感情这么深刻 我根本没有自信来承担 在我心里你给我的爱 在慢慢地吞噬我 I KNOW OUR LOVE IS SO MIRACLE 你在我的心埋下痛苦 伤痛逐渐变成欢喜 MY LOVE CAN BE STOLEN MY SOUL STOLEN MY HEART 在我心里都是你的影子 让我无法呼吸 就像淋了雨的小孩 就像泼洒在大地上的爱TONIGHT STOLEN MY SOUL STOLEN MY HEART 在我心里都是你的影子 让我无法呼吸 就像淋了雨的小孩 就像泼洒在大地上的爱TONIGHT 秀秀 2006-10-28 17:23 Beautiful life [max]可以问原因呀 为何最近见不到人 说是从见到她之后 [xiah]虽然说很难理解 但没有她我根本无法呼吸 [micky]don’t wanna live by no one else’s design [u-know]我开心度过每一天的原因 你知道吗 就是你 [all]我希望能永远和你一起 无条件的好爱你 无法跟世上所有幸福比较 无法跟你比较 [hero]I love my beautiful ordinary life [micky]with you [max]一整天就算不做什麼只要跟你在一起做什麼都好 [hero]不需要特别的场所(no)我最喜欢的地方 就是你 [micky] don’t wanna live my life any other way 就连微小的事物都很有意义 [u-know]与你分享的完美人生 [all]我希望能永远和你一起 无条件的好爱你 无法跟世上所有幸福比较 无法跟你比较 [hero]I love my beautiful ordinary life [max]with you [micky]就连你睡著的样子 生气的样子也很美 [max]虽然有化妆 却硬说没有的 [xiah]你那样子 对我来就痹籰都美(yeah yeah) [all]我希望能永远和你一起 无条件的好爱你 无法跟世上所有幸福比较 无法跟你比较 I love my beautiful ordinary life I love my beautiful ordinary life [u-know] with you 秀秀 Rising SunNow I cry under my skin天空的雨滴是我的眼泪就算它飘落大地也不能洗刷岁月给我留下的伤痛No!)宽恕是对我绝对的奢移No!)没有路标迷失方向的愤怒No!)是我在用迷恋的话语 祈祷着赎罪No!)Hero I go Come back!失去力量的翅膀曾经想化成灰烬的岁月梦想的波澜在飞翔中迎来的我的清晨 没有曙光每个人都有真实的一面但是让世人看到的都是虚伪的面孔你在寻找曾经真实的我吗像我一样心中充满逐渐变大的 Innocent火花明亮并燃烧着就像末曰灿烂的晚霞Waiting for Rising sunNow burn My eyessun comes up BLowingthe fogNever lies to be your mind Got to be a true我要走的路101醒悟中的醒悟达不到目的地是现实在我太阳面前不至于惭
如何评价目标检测模型 RT-DETR ？
RT-DETR：实时目标检测新纪元</
在目标检测领域，传统方法往往受限于CNN和Anchor机制，以及繁琐的非极大值抑制(NMS)步骤，这在推理性能上设定了瓶颈。 然而，Transformer的DETR模型开启了全新的可能性，但其精度与YOLOv8相比仍有所差距。 网络研究人员的创新之作RT-DETR，作为一款实时端到端目标检测器，正是为了解决这一问题，它摒弃了NMS，力求在速度和准确性之间找到平衡。
在硬件层面，AX650N芯片更是与RT-DETR紧密结合。 它集成8核Cortex-A55 CPU、高效NPU，并支持8K@30fps的ISP处理和H.264、H.265视频编码，还提供MIPI输入、千兆Ethernet、USB以及HDMI 2.0b输出。 内置的深度学习算法支持Transformer模型，尤其适合处理结构化视觉任务和行为分析，确保了在边缘设备上的高效执行。
RT-DETR的部署实例，例如基于AX650N的DEMO和微调优化，简化了部蠢御署流程，提供了ONNX模型、配置文件和优化工具，便于开发者快速上手。
更为专业的Pulsar2 AI工具链，囊括模型转换、离线量化、编译和异构调度，针对NPU架构进行了深度优化，尤其在Transformer网络上，能够显著缩短编译时间，整个过程只需5分钟。
更深入的优化细节中，Transformer网络在RT-DETR中的表现尤为突出。 经宴晌过一系列编译步骤后，最终生成的rtdetr_r18_文件，专为AX650N Demo板设计，开源项目AX-Samples提供了丰富的深度学习示例，包括RT-DETR的完整代码。
在实际应用中，RT-DETR在AX650N上运行速度极快，耗时少于10ms，后处理仅需0.15ms，显著减轻了CPU的负担。 Vision Transformer技术为边缘设备的深度估计、目带祥岩标检测和图像修复等任务提供了强大的加速。 关注点在于Transformer网络在边缘设备上的广泛应用，以及RT-DETR的开发者@折秋水Kimi Chat和Demo贡献者的努力。
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