roboflow/supervision
We write your reusable computer vision tools. 💜
해결하는 문제
Supervision은 AI 모델을 중심으로 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 빌딩 블록을 제공하는 컴퓨터 비전용 툴킷입니다. 데이터 로딩, 시각화 및 데이터셋 관리와 같은 일반적인 작업을 위한 반복적인 보일러플레이트 코드를 작성할 필요를 없애주어, 개발자가 비전 파이프라인의 인프라보다는 애플리케이션 로직에 집중할 수 있도록 합니다.
작동 방식
이 라이브러리는 모델 불가지론적으로 설계되어 분류, 탐지 또는 세그멘테이션 모델에 모두 연결할 수 있습니다. Ultralytics, Transformers, MMDetection과 같은 인기 라이브러리를 위한 커넥터를 제공합니다. 툴킷은 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다:
- Models: 다양한 AI 모델의 출력을 공통 형식(
sv.Detections)으로 표준화하는 커넥터. - Annotators: 이미지 또는 비디오 프레임에서 탐지 결과를 시각화하기 위한 맞춤형 도구(예: 바운딩 박스 그리기).
- Datasets: COCO, YOLO, Pascal VOC를 포함한 다양한 형식으로 데이터셋을 로드, 분할, 병합 및 저장하는 유틸리티.
대상 사용자
데이터 처리 및 시각화의 저수준 세부 사항을 관리하지 않고 객체 탐지, 추적 및 세그멘테이션 모델을 사용하여 실제 애플리케이션을 구축하고자 하는 컴퓨터 비전 개발자 및 엔지니어.
주요 특징
- 모델 불가지론적: 추론을 실행하는 데 사용되는 라이브러리에 관계없이 모든 모델에서 작동합니다.
- 포괄적인 데이터셋 유틸리티: COCO, YOLO, Pascal VOC 형식 간의 로드, 분할, 병합 및 변환을 지원합니다.
- 고도로 맞춤화 가능한 Annotators: 모델 예측의 전문적인 시각화를 생성하기 위한 광범위한 도구를 제공합니다.
- 실시간 처리: 실시간 영역 카운팅, 속도 추정 및 차량 추적을 처리할 수 있습니다.