WALDO30: YOLO-v8 기반의 강력한 탐지 AI 모델

I. 개요

WALDO30은 스테판에스티가 개발한 탐지 AI 모델로, 대규모 YOLO-v8 백본과 개발자의 자체 합성 데이터 파이프라인을 기반으로 구축되었습니다. 이 모델은 저고도에서 감지 가능한 물체의 위치를 파악하고 식별하도록 설계되었으며, 광범위한 일반 물체 클래스를 포괄하는 출력을 제공하며 최대 30피트 고도의 상공 이미지에서 위성 이미지에 이르기까지 다양한 시나리오에 적용할 수 있습니다. 이 모델은 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 개발자는 다양한 응용과 개선을 할 수 있습니다.

II. 기능

1. 다중 카테고리 개체 감지"(모든 종류의 민간 차량), "사람"(사람), "건물"(다양한 종류의 건물), "건물"(전봇대 등) 등 다양한 물체를 감지할 수 있습니다. "(다양한 유형의 건물), "UPole"(전봇대 등), "Boat"(다양한 유형의 선박), "Bike"(다양한 유형의 이륜차), "컨테이너"(컨테이너), "트럭"(대형 상용차), "가스탱크"(원통형 저장탱크), "굴착기"(다양한 종류의 건설 차량), "태양 전지판", "버스" 등
2. 다중 장면 적응성약 30피트의 낮은 고도에서 촬영한 오버헤드 이미지부터 위성 이미지까지 다양한 고도에서 이미지 데이터를 처리하여 다양한 분야의 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.

III. 장점

1. 오픈 소스 및 사용자 지정 기능모델 가중치는 MIT 라이선스에 따라 완전히 공개되며, 개발자는 이를 자유롭게 사용, 복사, 수정, 게시 및 배포할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 자체 데이터에 맞게 모델을 미세 조정하고, 최적화된 추론 설정을 구축하고, 엣지 디바이스에서 더 나은 성능을 위해 모델을 정량화하는 등 필요에 따라 모델을 커스터마이징할 수 있습니다.
2. 다양한 분야의 광범위한 애플리케이션현재 재난 복구, 야생동물 보호구역 모니터링(침입 감지), 재실자 계수(주차장 등), 인프라 모니터링, 건설 현장 모니터링, 교통 흐름 관리, 군중 계수, AI 아트 애플리케이션, 드론 안전(지상에서 사람 및 차량 피하기) 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.
3. 데이터와 모델링 결합트레이닝은 개발자의 자체 합성 및 '증강'/반합성 데이터셋을 기반으로 하며, 당분간 데이터셋이 공개되지는 않지만 모델의 개방형 가중치를 통해 개발자가 이를 활용할 수 있는 기회를 제공합니다.

IV. 요약

YOLO-v8 기반 탐지 AI 모델인 WALDO30은 다중 카테고리 탐지 기능, 다중 장면 적응 이점, 오픈 소스 사용자 지정 기능으로 여러 분야에서 뛰어난 활용 가능성을 보여줍니다. 재난 구호, 인프라 관리, 떠오르는 AI 예술 분야 등 어떤 분야에서든 고유한 역할을 수행할 수 있습니다. 개발자에게는 개방적인 무게와 풍부한 애플리케이션 시나리오가 추가 개발과 혁신을 위한 넓은 공간을 제공합니다. 지속적인 기술 개발과 심층적인 적용을 통해 WALDO30은 더 많은 분야에 적용되고 최적화되어 탐지 AI 기술의 발전을 촉진할 것으로 기대됩니다.