D-FINE-seg

检测加分割一网打尽，训练到 TensorRT 部署全流程

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。