Mask R-CNN

Ultralytics YOLO

AI GitHub 저장소

#21

객체 탐지, 인스턴스 분할, 의미론적 분할, 이미지 분류, 포즈 추정 및 객체 추적 기능을 제공하는 YOLO26, YOLO11 및 YOLOv8을 포함합니다. 이는 컴퓨터 비전 분야의 개발자와 연구자를 위해 설계되었습니다.Ultralytics YOLO는 객체 탐지, 인스턴스 분할, 의미론적 분할, 이미지 분류, 포즈 추정 및 객체 추적 기능을 제공하는 YOLO26, YOLO11 및 YOLOv8을 포함합니다. 이는 컴퓨터 비전 분야의 개발자와 연구자를 위해 설계되었습니다.

R-FCN

AI GitHub 저장소

완전 컨볼루션 네트워크를 활용하여 정확하고 효율적인 이미지 분석을 수행하는 영역 기반 객체 탐지 프레임워크입니다. 전체 이미지에 걸쳐 연산을 공유하여 ResNet과 같은 강력한 분류기 백본을 채택할 수 있도록 하여 객체 탐지 성능을 향상시킵니다.R-FCN은 완전 컨볼루션 네트워크를 활용하여 정확하고 효율적인 이미지 분석을 수행하는 영역 기반 객체 탐지 프레임워크입니다. 전체 이미지에 걸쳐 연산을 공유하여 ResNet과 같은 강력한 분류기 백본을 채택할 수 있도록 하여 객체 탐지 성능을 향상시킵니다.

Detectron2 플랫폼

AI GitHub 저장소

#121

객체 탐지, 분할 및 다양한 시각 인식 작업을 위해 설계된 플랫폼입니다. Facebook Research에서 개발하였으며, 최첨단 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구현하기 위한 고급 도구를 제공합니다.Detectron2는 객체 탐지, 분할 및 다양한 시각 인식 작업을 위해 설계된 플랫폼입니다. Facebook Research에서 개발하였으며, 최첨단 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구현하기 위한 고급 도구를 제공합니다.

Panoptic Feature Pyramid Networks

AI 모델

Panoptic FPN은 인스턴스 및 의미론적 분할을 단일 네트워크 아키텍처로 통합합니다. 공유 Feature Pyramid Network 백본을 사용하는 의미론적 분할 분기를 추가하여 Mask R-CNN을 향상시키며, 두 작업 모두에 대해 경량화되고 효과적인 솔루션을 제공합니다. 이 연구는 Panoptic 분할을 위한…

DINOv3

AI GitHub 저장소

Facebook Research에서 개발한 참조 PyTorch 구현 및 모델을 제공합니다. 이는 컴퓨터 비전 작업을 위한 자기 지도 학습 기술을 활용하고자 하는 연구자와 개발자를 위해 설계되었습니다.DINOv3는 Facebook Research에서 개발한 참조 PyTorch 구현 및 모델을 제공합니다. 이는 컴퓨터 비전 작업을 위한 자기 지도 학습 기술을 활용하고자 하는 연구자와 개발자를 위해 설계되었습니다.

Ultralytics YOLO

AI 프레임워크

#11

실시간 객체 탐지 및 이미지 분할을 위한 선도적인 AI 프레임워크입니다. YOLO26과 같은 고급 모델을 제공하며 탐지, 분할, 자세 추정 및 추적과 같은 작업을 지원합니다. 엣지 배포 및 클라우드 API에 최적화되어 개발자가 강력한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 효율적으로 구축할 수 있도록…Ultralytics YOLO는 실시간 객체 탐지 및 이미지 분할을 위한 선도적인 AI 프레임워크입니다. YOLO26과 같은 고급 모델을 제공하며 탐지, 분할, 자세 추정 및 추적과 같은 작업을 지원합니다. 엣지 배포 및 클라우드 API에 최적화되어 개발자가 강력한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 효율적으로 구축할 수 있도록…

Vision Transformer

AI GitHub 저장소

Vision Transformer (ViT) 리포지토리는 이미지 인식 작업을 위한 모델과 코드를 제공합니다. 여기에는 ImageNet 및 ImageNet-21k 데이터셋으로 사전 학습된 Vision Transformer 및 MLP-Mixer 아키텍처 구현과 JAX/Flax에서의 파인튜닝 코드가 포함됩니다.

Detection Transformers (DETR)

AI 모델

DETR은 Transformer를 핵심 구성 요소로 통합한 종단 간(end-to-end) 객체 탐지 및 파놉틱 분할 프레임워크입니다. 아키텍처를 단순화하고 객체 집합을 직접 예측하며, COCO와 같은 까다로운 데이터셋에서 최첨단 성능을 달성하여 컴퓨터 비전 작업에 더 유연하고 간소화된 접근 방식을 제공합니다.