RF-DETR 是 Roboflow 开发的实时目标检测与分割模型架构,在 COCO 上达到 SOTA,专为微调设计。[ICLR 2026]
rf-detr 开源项目推荐(119 个)
rf-detr 话题在 GitHub 上没有填写简介,这里按 Star 数汇总最相关的热门仓库。
热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 119 个仓库LibreYOLO 是一个 MIT 许可的开源计算机视觉库。
面向 RF-DETR 的生产级 C++/TensorRT 推理引擎。支持 FP32/FP16/INT8 的目标检测和实例分割。针对 NVIDIA GPU、Jetson(Orin、AGX Thor)优化。
用于计算机视觉推理的 C++ 应用,支持多种任务和后端。
用于 RF-DETR(目标检测和实例分割)的 ONNX 模型及推理、转换和可视化脚本
用于 YOLO-Segmentation 模型的 NVIDIA DeepStream SDK 8.0 / 7.1 / 7.0 / 6.4 / 6.3 / 6.2 / 6.1.1 / 6.1 / 6.0.1 / 6.0 应用程序
目标跟踪流水线,包含 RF-DETR、YOLOv9、YOLO-NAS、YOLOv8 和 YOLOv7 检测以及 BYTETracker 跟踪
RF-DETR C++ tensorrt:实时端到端目标检测。
在NVIDIA DeepStream上运行RF-DETR
A desktop-native Windows system tray Telegram bot that monitors AniList for new anime announcements and releases with network auto-recovery, single-instance protection, and zero-spam baseline caching. Made with AI.
使用 Nvidia Triton Server 进行模型推理以执行计算机视觉任务的 C++ 应用
使用零拷贝 mmap + FlatBuffers 的低延迟 RF-DETR 视频流 Rust 推理。
支持 ONNX Runtime 和 TensorRT 的 RF-DETR C++ 推理引擎,用于目标检测和实例分割。
面向 NVIDIA Jetson Orin 的实时神经视觉库——基于 Rust + TensorRT 推理,带 GPU 前后处理。
带有DeepSORT跟踪的RF-DETR目标检测
桌面应用,可将 Ultralytics YOLO 和 Roboflow RF-DETR 模型导出为 ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite 等——完全本地运行。
RF-DETR + USLS:使用 Rust 进行目标检测。
面向灾难场景中的平民、救援人员和动物的 YOLOv26 和 RF-DETR 目标检测。为洪水和建筑倒塌中的应急响应提供实时支持。
可视化 RF-DETR 的主干网络在推理期间看到的内容。
超越 COCO 的现代目标检测器标准化评估。
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/rf-detr。
- 该话题在 GitHub 上共有 119 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 1.2 万 Star,覆盖 6 种主要语言,数据更新于 2026-11-14。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。