open-edge-platform/geti

解決的問題

Geti 是一個端對端框架，旨在簡化電腦視覺 AI 模型的整個生命週期。它消除了原始影像收集、資料標註、模型訓練、優化與最終部署之間的障礙，特別是針對邊緣裝置。

工作原理

Geti 提供兩種主要介面：用於快速原型設計的無程式碼 Web 應用程式，以及用於程式化控制的 getitune Python 庫。該系統允許使用者使用 AI 輔助工具（如 Segment Anything Model）標註影像，從包含 YOLO 和 DETR 變體等先進架構的龐大模型庫中訓練模型，並使用 OpenVINO 在 Intel XPUs、CPUs 和 NVIDIA GPUs 上實現高效率推論的優化。

適用對象

專為需要在生產環境中部署視覺 AI 的開發人員與工程師設計——例如工廠產線的缺陷檢測、醫學影像或自動庫存管理，無需依賴大型資料中心或 Kubernetes 群集。

主要亮點

• 全面的模型庫：支援多種任務，包括物件檢測、實例分割和影像分類，使用 YOLO26 和 D-FINE 等現代架構。
• 邊緣優化：內建精度感知的 INT8 量化與 OpenVINO 導出，可在資源受限的硬體上實現低延遲部署。
• 智慧標註：透過 AI 輔助的邊界框與多邊形減少人工工作量。
• 整合流程：支援建立自訂的端對端流程，用於監控影片串流上的即時預測。