open-edge-platform/geti

解决的问题

Geti 是一个端到端框架，旨在简化计算机视觉 AI 模型的整个生命周期。它消除了原始图像采集、数据标注、模型训练、优化和最终部署之间的障碍，尤其适用于边缘设备。

工作原理

Geti 提供两种主要接口：用于快速原型设计的无代码 Web 应用程序，以及用于程序化控制的 getitune Python 库。该系统允许用户使用 AI 辅助工具（如 Segment Anything Model）标注图像，从包含 YOLO 和 DETR 变体等先进架构的庞大模型库中训练模型，并使用 OpenVINO 在 Intel XPUs、CPUs 和 NVIDIA GPUs 上实现高性能推理的优化。

适用人群

专为需要在生产环境中部署视觉 AI 的开发人员和工程师设计——例如工厂产线的缺陷检测、医学影像或自动库存管理，无需依赖大型数据中心或 Kubernetes 集群。

主要亮点

• 全面的模型库：支持多种任务，包括目标检测、实例分割和图像分类，使用 YOLO26 和 D-FINE 等现代架构。
• 边缘优化：内置精度感知的 INT8 量化和 OpenVINO 导出，可在资源受限的硬件上实现低延迟部署。
• 智能标注：通过 AI 辅助的边界框和多边形减少人工工作量。
• 集成流水线：支持创建自定义的端到端流水线，用于监控视频流上的实时预测。