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何を解決するか

このプロジェクトは、iOSおよびiPadOSデバイス上で高性能なYOLOビジョンモデルを実行する方法を提供します。継続的なインターネット接続や外部サーバーを必要とせずに、さまざまなコンピュータビジョンタスクに対してリアルタイムでデバイス内での推論を可能にします。

動作方法

このプロジェクトはSwiftとAppleのCore MLフレームワークを使用して構築されており、Apple Neural Engine (ANE)およびGPU上で直接実行できます。YOLO11およびYOLO26モデルをサポートしており、後者はNMSフリーによりパフォーマンスを最適化しています。プロジェクトは、完全なデモアプリと、Swift Package ManagerまたはCocoaPods経由で開発者が自社アプリに統合できる軽量なSwiftパッケージの両方として提供されます。

対象ユーザー

• iOS開発者: アプリにリアルタイムのオブジェクト検出やセグメンテーションを追加したい方。
• AI研究者／ユーザー: ネイティブアプリを使ってモバイルハードウェア上でYOLOモデルをテストしたい方。

特徴

• マルチタスク対応: オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、深度推定、分類、ポーズ推定、方向付きバウンディングボックス（OBB）検出を処理。
• 高パフォーマンス: 最新のiPhoneでカメラレート（約30 FPS）のリアルタイム推論を実現。
• 依存関係ゼロ: 純粋なSwiftとAppleの第一-partyフレームワークのみを使用して構築。
• 柔軟な統合: 使用可能なアプリ、Swiftライブラリ、開発者向けの例アプリを提供。