リアルタイム画像分割モデル「RF-DETR」公開、最速3.4ミリ秒で動作

公開 2026年1月22日 19:47 UTC拡散指数 48

リアルタイム画像分割モデル「RF-DETR segmentation」がApache 2.0ライセンスでオープンソース公開された。Nanoから2XLargeまで6つのサイズが用意され、1枚あたり最速3.4ミリ秒（40.3 mAP）から高精度な49.9 mAP（21.8ミリ秒）まで対応する。

RF-DETR segmentationは、リアルタイムな画像セグメンテーション処理に特化した新しいオープンソースモデルです。商用利用しやすいApache 2.0ライセンスで公開されています。

単一の重みだけでなく、Nanoから2XLargeまで計6つのモデルサイズが用意されています。最も軽量なNanoモデルは画像1枚あたりわずか3.4ミリ秒の推論速度で40.3 mAPを達成し、最上位の2XLargeモデルは21.8ミリ秒で49.9 mAPの高精度を発揮します。

リアルタイム処理に何をもたらすか

DETR系の高度な検出・分割アーキテクチャを、リアルタイム処理が求められる速度域まで引き下げた点が特徴です。

ロボットの視覚認識や自律走行、リアルタイムの映像配信解析など、ミリ秒単位の遅延が問題になる現場において、ハードウェアの計算資源に応じた最適なサイズを柔軟に選べます。

実用的なリアルタイム性能とApache 2.0ライセンスを両立させている点が最大の魅力です。高性能なセグメンテーションモデルは非商用ライセンスで縛られることも多いため、製品への組み込みやすさは大きな利点と言えます。

エッジ端末での高速推論や動画フレームのリアルタイム解析を構築している開発者なら、まずはNanoモデルから試してみる価値があります。