Intellindust-AI-Lab/DEIMv2

해결하는 문제

DEIMv2는 초경량 엣지 기기부터 더 강력한 시스템까지, 다양한 하드웨어 제약에 맞춰 확장할 수 있는 고성능 실시간 객체 탐지의 필요성을 해결합니다. COCO와 같은 벤치마크에서 최첨단(SOTA) 정확도를 제공하면서도 낮은 지연 시간을 유지하는 것을 목표로 합니다.

작동 방식

DEIMv2는 DEIM 프레임워크의 발전된 형태로 DINOv3의 피처를 통합합니다. 속도와 정확도의 균형을 맞추기 위해 다양한 모델 크기(Atto, Femto, Pico, N, S, M, L, X)를 제공합니다. 이 아키텍처는 가장 가벼운 버전을 위한 HGNetv2와 더 크고 정확한 변형을 위한 DINOv3 기반 ViT를 포함한 다양한 백본을 활용합니다. HybridEncoder, DEIMTransformer 디코더, PostProcessor를 사용하여 탐지를 수행합니다.

대상 독자

이 프로젝트는 실시간 비전 애플리케이션을 구축하는 AI 연구원 및 개발자를 위해 설계되었으며, 특히 매개변수 수와 추론 속도 간의 균형이 중요한 엣지 배포를 타겟으로 하는 경우에 적합합니다.

주요 특징

• 확장 가능한 모델 동물원: 초경량 "Atto" 버전(0.5M 매개변수)부터 고성능 "X" 버전(50.3M 매개변수)까지 폭넓은 모델 크기를 제공합니다.
• SOTA 성능: S 크기 모델은 COCO 벤치마크에서 50 AP 이상을 달성합니다.
• 엣지 지원: 엣지 하드웨어에 최적화된 배포를 위해 ONNX 및 TensorRT로 내보내기를 지원합니다.
• 폭넓은 통합: Intel® Geti™ 및 X-AnyLabeling에 통합되어 미세 조정 및 라벨링을 더 쉽게 수행할 수 있습니다.