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BridgeSense DT — RT-DETR v2 (Bridge Defect Detection)

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.

모델 정보

• 베이스 모델: PekingU/rtdetr_v2_r18vd
• 태스크: 객체 검출(bounding box) — 교량 표면 결함
• 포맷: ONNX (opset 18), dynamo=True 방식으로 익스포트
• 파일: rtdetr.onnx (약 82MB)

검출 클래스

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)

학습 데이터

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.

성능 (검증셋)

mAP 약 0.05 수준으로, 아직 검출 성능이 낮습니다.

사용 방법

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")

라이선스

베이스 모델(RT-DETR v2)과 동일하게 Apache License 2.0으로 배포합니다.