open-edge-platform/geti
Build computer vision models in a fraction of the time and with less data.
タスク: コンピュータビジョン – 画像分類、物体検出、インスタンスセグメンテーション。
データセット: ユーザー提供の画像データセット。COCO、Pascal VOC、YOLO、およびGetiネイティブ形式をサポート。
アーキテクチャ: RF-DETR, DINOv3 DETR, YOLO26, YOLOX, D-FINE, Mask R-CNN, RT-DETR, YOLO11/12, YOLO26, EfficientNet, ViT, DINOv2, MobileNetV3などを含む。
入力: UIまたはPython APIを介して提供される生画像（またはビデオフレーム）。
出力: 学習済みモデル（OpenVINO IR/ONNXとしてエクスポート）および予測結果（バウンディングボックス、マスク、クラスラベル）。
学習: Python getitune エンジン – engine.train(max_epochs=…)。また、アノテーション・学習・予測のループを備えたGeti GUI経由でも可能。
損失関数: READMEに記載なし。
ベンチマーク: READMEに記載なし。
追加情報: モデルはCPU、Intel® XPU (Arc GPUs, Core Ultra) または NVIDIA® CUDA 用にOpenVINO™で自動的にエクスポートされます。エッジデプロイ用のINT8量子化も含まれています。