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# RF-DETR キーポイントのプレビュー

RF-DETR Keypoint が Roboflow でプレビュー版として利用可能になりました。これは、RF-DETR ファミリーをボックスとマスクからキーポイントへ拡張した、リアルタイムのエンドツーエンド姿勢推定モデルで、商用利用向けに Apache 2.0 で公開されています。Annotate でスケルトンにラベル付けし、Train で独自データを使って学習し、Inference と Workflows でデプロイできます。

このモデルは、NMS、ヒートマップ、事後のグルーピングなしで、1回の順伝播で検出された各オブジェクトに対する構造化されたキーポイントの集合を予測し、データからキーポイントごとの較正済み不確実性を学習します。スケルトンは17点の人間姿勢に限定されないため、反復回数のカウント、エルゴノミクスチェック、スポーツ分析、ロボット誘導、計器読み取りなどの用途に向けて、任意のクラスに任意の数のキーポイントを定義できます。

[ローンチ記事を読む](https://blog.roboflow.com/launch-rf-detr-keypoint-in-roboflow/)