超越YOLOv11及RT-DETRv3！中科大D-FINE重新定义边界框回归任务

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作者 | 机器之心  编辑 | 极市平台 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之心 ”公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 >> 点击进入→ 自动驾驶之心 『 目标检测 』 技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 导读   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。 D-FINE 的作者均来自中国科学技术大学。第一作者为中科大在读博士生彭岩松 (https://scholar.google.com/citations?user=CTidez8AAAAJ =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作者身份发表多篇论文。本文由吴枫教授、 ………………………………