【RT-DETR实战】178、Web端实时目标检测：当RT-DETR遇上TensorFlow.js的那些坑

上周深夜调试一个客户演示项目，浏览器里跑着RT-DETR模型，视频流检测框总是比目标慢半拍。控制台没报错，FPS显示也有25帧，可就是感觉“不对劲”。最后发现是TensorFlow.js的异步操作在作祟——没等上一帧推理完成，下一帧已经覆盖了画布。这种问题在Python端很少遇到，到了Web环境却成了常态。模型转换的第一道坎从PyTorch到TensorFlow.js的路径并不平坦。官方提供的转换工具链看似完整，实际部署时才发现RT-DETR的特殊结构需要额外处理：// 错误示范：直接加载转换后的模型constloadModel=async()={constmodel