open-edge-platform/geti
Build computer vision models in a fraction of the time and with less data.
작업: 컴퓨터 비전 – 이미지 분류, 객체 탐지, 인스턴스 세그멘테이션.
데이터셋: 사용자 제공 이미지 데이터셋; COCO, Pascal VOC, YOLO 및 Geti 네이티브 형식을 지원합니다.
아키텍처: RF-DETR, DINOv3 DETR, YOLO26, YOLOX, D-FINE, Mask R-CNN, RT-DETR, YOLO11/12, YOLO26, EfficientNet, ViT, DINOv2, MobileNetV3 등을 포함합니다.
입력: UI 또는 Python API를 통해 제공되는 원본 이미지(또는 비디오 프레임).
출력: 학습된 모델(OpenVINO IR/ONNX로 내보내기) 및 예측값(경계 상자, 마스크, 클래스 레이블).
학습: Python getitune 엔진 – engine.train(max_epochs=…); 또한 어노테이션-학습-예측 루프가 있는 Geti GUI를 통해 가능합니다.
손실: README에 명시되지 않음.
벤치마크: README에 명시되지 않음.
추가 사항: 모델은 CPU, Intel® XPU (Arc GPUs, Core Ultra) 또는 NVIDIA® CUDA용 OpenVINO™로 자동 내보내기됩니다. 엣지 배포를 위한 INT8 양자화가 포함되어 있습니다.