Genel Bakış
Geliştirici: Roboflow
Lisans: Apache 2.0 (temel modeller) / PML 1.0 (XL/2XL modeller)
Yayın: ICLR 2026 — 6.7k GitHub yıldızı, 849 fork
arXiv: [2511.09554] RF-DETR: Neural Architecture Search for Real-Time Detection Transformers
Roboflow, RF-DETR adlı gerçek zamanlı nesne tespiti ve örnek segmentasyon modelini ICLR 2026’da yayımladı. DINOv2 vision transformer omurgası üzerine inşa edilen model, Microsoft COCO ve RF100-VL kıyaslama testlerinde mevcut gerçek zamanlı modellerin tamamını geride bırakarak yeni SOTA (State of the Art) başarımını elde etti.
Temel Özellikler
- Tek API, İki Görev: Nesne tespiti ve örnek segmentasyon tek ve tutarlı bir arayüzle sunuluyor.
- 6 Model Boyutu: Nano’dan 2XLarge’a kadar farklı gecikme/doğruluk dengelerine göre optimize edilmiş varyantlar mevcut.
- Fine-Tuning Odaklı Tasarım: Model, özel veri setlerine kolayca uyarlanmak üzere tasarlandı — Google Colab veya Roboflow platformu üzerinden eğitim desteği mevcut.
- Apache 2.0 Lisansı: Nano’dan Large’a tüm temel modeller ticari kullanıma açık.
Nesne Tespiti Performansı (NVIDIA T4, TensorRT FP16)
| Model | COCO AP50 | Gecikme (ms) | Parametre |
|---|---|---|---|
| RF-DETR-N | 67.6 | 2.3 ms | 30.5M |
| RF-DETR-S | 72.1 | 3.5 ms | 32.1M |
| RF-DETR-M | 73.6 | 4.4 ms | 33.7M |
| RF-DETR-L | 75.1 | 6.8 ms | 33.9M |
Karşılaştırma: Aynı gecikme aralığında YOLO11-L 64.9 AP50 elde ederken RF-DETR-L 75.1 AP50 ile belirgin biçimde öne çıkıyor.
Örnek Segmentasyon Performansı
| Model | COCO AP50 | Gecikme (ms) |
|---|---|---|
| RF-DETR-Seg-L | 70.5 | 8.8 ms |
| RF-DETR-Seg-2XL | 73.1 | 21.8 ms |
YOLOv8-XL-Seg 61.3 AP50 iken RF-DETR-Seg-L 70.5 AP50 ile segmentasyonda da fark açıyor.
T3 Gemstone ile Bağlantısı
TI AM67A’nın NPU birimi gerçek zamanlı vision iş yükleri için tasarlandı. RF-DETR’in transformer tabanlı mimarisi ve ONNX dışa aktarım desteği, modelin TI’nin Edge AI araç zinciriyle (TI Edge AI SDK, TIDL) entegrasyonuna zemin hazırlıyor. Fine-tuning odaklı yapısı, özellikle Deneyap Kart ekosistemi için özel nesne tanıma uygulamalarında hızlı prototipleme imkânı sunuyor.
Overview
Developer: Roboflow
License: Apache 2.0 (base models) / PML 1.0 (XL/2XL detection models)
Published: ICLR 2026 — 6.7k GitHub stars, 849 forks
arXiv: [2511.09554] RF-DETR: Neural Architecture Search for Real-Time Detection Transformers
Roboflow released RF-DETR, a real-time object detection and instance segmentation model architecture at ICLR 2026. Built on a DINOv2 vision transformer backbone, RF-DETR achieves state-of-the-art accuracy-latency trade-offs on both Microsoft COCO and the RF100-VL benchmark, outperforming all major real-time detection models.
Key Features
- Unified API: Both object detection and instance segmentation are accessible through a single, consistent interface.
- 6 Model Sizes: From Nano to 2XLarge, each variant is optimized for a different accuracy/latency trade-off.
- Fine-Tuning First: Designed to be easily adapted to custom datasets via Google Colab or directly on the Roboflow platform.
- Apache 2.0: All base models from Nano through Large are released under a commercially permissive license.
Object Detection Performance (NVIDIA T4, TensorRT FP16)
| Model | COCO AP50 | Latency (ms) | Params |
|---|---|---|---|
| RF-DETR-N | 67.6 | 2.3 ms | 30.5M |
| RF-DETR-S | 72.1 | 3.5 ms | 32.1M |
| RF-DETR-M | 73.6 | 4.4 ms | 33.7M |
| RF-DETR-L | 75.1 | 6.8 ms | 33.9M |
For context: YOLO11-L achieves 64.9 AP50 at similar latency, while RF-DETR-L reaches 75.1 AP50 — a significant margin.
Instance Segmentation Performance
| Model | COCO AP50 | Latency (ms) |
|---|---|---|
| RF-DETR-Seg-L | 70.5 | 8.8 ms |
| RF-DETR-Seg-2XL | 73.1 | 21.8 ms |
YOLOv8-XL-Seg achieves 61.3 AP50 while RF-DETR-Seg-L reaches 70.5 AP50 — clearing the gap in segmentation as well.
Relevance to T3 Gemstone
The TI AM67A’s integrated NPU is designed for real-time vision inference workloads. RF-DETR’s transformer-based architecture and ONNX export support create a pathway for integration with TI’s Edge AI toolchain (TI Edge AI SDK, TIDL). Its fine-tuning-first design makes it particularly practical for building custom object recognition applications on the Deneyap Kart ecosystem with minimal overhead.
GitHub: GitHub - roboflow/rf-detr: RF-DETR is a real-time object detection and segmentation model architecture developed by Roboflow, SOTA on COCO, designed for fine-tuning. [ICLR 2026] · GitHub
arXiv: [2511.09554] RF-DETR: Neural Architecture Search for Real-Time Detection Transformers
Docs: https://rfdetr.roboflow.com