D-FINE-seg

检测加分割一网打尽，训练到 TensorRT 部署全流程

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 38 🐛 待处理 2 👀 关注 11
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 223
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，需自行部署训练与推理

项目预览

D-FINE-seg 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队ArgoHA
GitHubhttps://github.com/ArgoHA/D-FINE-seg
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，需自行部署训练与推理
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型deep-learning,detr,edge-ai,instance-segmentation,object-detection,pytorch,tensorrt
GitHub 星标★ 223
上线时间2025-01-21 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积14.4 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-09-20
浏览次数1

项目介绍

D-FINE-seg 是基于 D-FINE 检测器扩展而来的目标检测与实例分割一体化框架，覆盖训练、导出、推理全流程。它解决的是在边缘设备上同时做检测和实例分割时，模型精度与部署效率难以兼顾的问题。核心能力包括：沿用 DETR 式端到端架构，无需 NMS 后处理；在检测头基础上增加分割分支，输出实例掩码；支持 PyTorch 训练与 TensorRT 导出，面向边缘 AI 场景优化推理速度。项目提供完整的训练配置、权重导出脚本和推理接口，方便开发者从零复现或迁移到自有数据集。相比通用分割框架，它更强调轻量化与部署友好，适合需要在 Jetson 等边缘硬件上跑实时检测加分割的工程团队。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-20 · 当前星标 ★ 223

核心亮点

  • 检测与实例分割共用一套 DETR 式端到端架构，省去 NMS 后处理，部署链路更短
  • 提供从训练、权重导出到 TensorRT 推理的完整脚本，边缘部署可直接复用
  • 基于 D-FINE 检测器扩展，在保持轻量的同时增加分割分支，适合边缘算力受限场景

不足之处

  • 项目星标仅 210，社区规模和第三方教程较少，遇到问题可参考的资料有限
  • 分割分支的精度与主流专用分割模型相比可能仍有差距，需自行在自有数据上验证

适用场景

  • Jetson 等边缘设备上做实时目标检测加实例分割
  • 工业质检中同时定位缺陷区域并输出像素级掩码
  • 自动驾驶或机器人感知中需要轻量检测分割一体化模型

替代项目

YOLOv8-seg、RT-DETR、Mask2Former

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