RF-DETR
Roboflow の RF-DETR モデルをセルフホストモデルとして、または Serverless Cloud API 経由で使用します
RF-DETR オブジェクト検出
コードサンプル
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export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"2
pip install -U inference-sdk supervision3
import os
import cv2
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient
image_url = "https://media.roboflow.com/quickstart/traffic.jpg"
image = sv.load_image_from_url(image_url)
client = InferenceHTTPClient(
api_url="https://serverless.roboflow.com",
api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)
result = client.infer(image, model_id="rfdetr-small")
detections = sv.Detections.from_inference(result)
annotated = sv.BoxAnnotator().annotate(image.copy(), detections)
annotated = sv.LabelAnnotator().annotate(annotated, detections)
cv2.imwrite("traffic-annotated.png", annotated)
事前学習済みモデルとベンチマーク
エイリアス
入力サイズ
mAP50-95
ONNX レイテンシ (ms)*
TensorRT FP16 (ms)*
RF-DETR インスタンスセグメンテーション
コードサンプル

事前学習済みモデルとベンチマーク
エイリアス
入力サイズ
Mask mAP50-95
ONNX レイテンシ (ms)*
TensorRT FP16 (ms)*
RF-DETR キーポイント検出
コードサンプル

事前学習済みモデルとベンチマーク
エイリアス
入力サイズ
キーポイント AP50-95
パラメータ数 (M)
レイテンシ (ms)†
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