LSH9832/edgeyolo
an edge-real-time anchor-free object detector with decent performance
What it solves
EdgeYOLO는 임베디드 및 엣지 디바이스에 고성능 객체 탐지를 제공하도록 설계되었습니다. 탐지 정확도와 추론 속도 사이의 트레이드오프를 해결하여 Nvidia Jetson AGX Xavier와 같은 제한된 연산 자원을 가진 하드웨어에서도 실시간 처리를 가능하게 합니다.
How it works
EdgeYOLO는 앵커 프리 객체 탐지기입니다. Tiny부터 L까지 다양한 모델 크기를 제공하여 하드웨어 제약에 맞게 선택할 수 있습니다. 프로젝트에는 훈련 마지막 단계에서 사용되는 RH 손실 함수가 포함되어 있어 소형·중형 모델의 탐지 성능을 향상시킵니다. 또한 라벨이 희박한 데이터셋에서도 효과를 유지할 수 있도록 강화된 데이터 증강 방법을 제공합니다.
Who it’s for
이 프로젝트는 엣지 컴퓨팅, 로보틱스 및 임베디드 시스템을 위한 컴퓨터 비전을 연구·개발하는 개발자와 연구자를 대상으로 하며, 빠르고 정확하며 손쉽게 배포 가능한 객체 탐지 모델이 필요합니다.
Highlights
- Edge-Optimized Performance: Nvidia Jetson AGX Xavier에서 최대 34 FPS, COCO2017에서 50.6% AP 달성.
- Broad Deployment Support: ONNX, TensorRT(FP16 및 INT8), RKNN, MNN, Horizon J5, Huawei Ascend(OM)로 모델을 내보내기 위한 도구와 코드를 포함.
- uma Unified Deployment Branch: 전용 배포 브랜치를 통해 플랫폼별 코드 변경 없이 다중 플랫폼 배포가 간소화됩니다.
- Flexible Dataset Support: COCO, YOLO, VOC, VisDrone, DOTA 데이터셋 형식을 지원.
- Comprehensive Tooling: 원클릭 모델 내보내기를 위한 Docker 이미지와 손실, 학습률, 정확도 곡선을 그리는 스크립트를 제공합니다.