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shin0624/bridgesense-rtdetr
bridgesense-rtdetr is a object detection model from shin0624. Use it when you need objects located in an image. The card lists the license as apache-2.0.
RT-DETR v2 (PekingU/rtdetrv2r18vd)를 교량 외관점검 이미지의 결함 객체 검출용으로 파인튜닝한 뒤 ONNX로 변환한 가중치입니다. BridgeSense DT — 2026년 오픈소스 개발자대회 출품작 — 프로젝트에서 Unity Inference Engine(Sentis)으로 인프로세스 로드해 사용합니다.
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Updated Aug 27, 2026
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From the Hugging Face model README
RT-DETR v2 (PekingU/rtdetr_v2_r18vd)를 교량 외관점검 이미지의 결함 객체 검출용으로
파인튜닝한 뒤 ONNX로 변환한 가중치입니다. BridgeSense DT
— 2026년 오픈소스 개발자대회 출품작 — 프로젝트에서 Unity Inference Engine(Sentis)으로
인프로세스 로드해 사용합니다.
PekingU/rtdetr_v2_r18vddynamo=True 방식으로 익스포트rtdetr.onnx (약 82MB)콘크리트 균열, 콘크리트 박락, 백태, 누수, 철근 노출, 아스팔트 균열, 아스팔트 함몰, 강재 부식, 강재 도장 박리 (정상 이미지는 네거티브 샘플로만 사용, 별도 클래스 아님)
AI-Hub(한국지능정보사회진흥원) 교량 외관점검 균열 탐지 데이터. 전체 약 420,074장 중 콘크리트 41.6%, 아스팔트 34.9%, 정상데이터 23.4%, 강재 0.1%. AI-Hub 원본 라벨을 COCO 포맷으로 변환해 학습에 사용했습니다.
mAP 약 0.05 수준으로, 아직 검출 성능이 낮습니다.
Unity Inference Engine(Sentis)에서 ModelAsset으로 로드해 사용합니다. 입출력 텐서
규격은 원본 저장소의
ai/export/model_io_spec.md를
참고하세요.
import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("rtdetr.onnx")
베이스 모델(RT-DETR v2)과 동일하게 Apache License 2.0으로 배포합니다.