【深度学习】超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3！中科大D-FINE重新定义边界框回归任务

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作者丨机器之心   来源丨机器之心     编辑丨极市平台 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、孙晓艳教授和张越一副研究员共同指导，其他作者包括中科大博士生李和倍及硕士生吴沛熹。 引言 在当前内卷严重的实时目标检测 (Real-time Object Detection) 领域，性能与 ………………………………