ovkit

ovkit

OpenVINO를 위한 간단한 파이썬 추론 API — import 하나, Model 클래스 하나, 호출 가능한 객체, 깔끔한 Results. 여기에 AUTO/NPU 디바이스, async 처리량, INT8 양자화까지.

Python License OpenVINO

from ovkit import Model

model = Model("rtdetr_r50")            # 이름 -> 자동 다운로드 / 변환 / 캐시
for r in model("img.jpg", conf=0.25):  # __call__ == predict
    print(r.boxes.xyxy, r.boxes.conf, r.boxes.cls)
    r.save("out.jpg")
🚀 시작하기

설치, 모델 로드, 추론 실행, 디바이스 선택.

사용법
📖 쿡북

모든 기능의 복붙 호출 예시.

쿡북 — 모든 기능 호출 예시
🧩 API 레퍼런스

Model, Results, 레지스트리, 어댑터, 이미지 유틸.

API 레퍼런스

기능(capability) 한 줄 호출

Model()에 기능 이름을 주면 필요한 모델을 알아서 이어 붙여 답을 돌려줍니다. 검출하고, 자르고, 속성 모델을 돌리고, 합치는 코드를 직접 쓸 필요가 없습니다.

from ovkit import Model, list_pipelines

list_pipelines()                                   # 사용 가능한 기능 목록
Model("face_analyze")("group.jpg")[0].summary()    # '2 faces: age 31 · male 98% · happy 92%, ...'
Model("read_text")("sign.jpg")[0].text             # 'STOP AHEAD'
Model("track")(0)                                  # 웹캠, 프레임이 바뀌어도 같은 id 유지

Model(...)

결과

내부 구성

face_analyze

얼굴마다 나이·성별·감정

얼굴 검출 + age/gender + emotion

person_analyze

사람마다 착용/소지 속성

사람 검출 + 속성

vehicle_analyze

차량마다 종류·색상

차량 검출 + 속성

read_text

읽기 순서대로 모든 단어

텍스트 검출 + 인식

track

프레임 간 유지되는 객체 id

검출 + IoU 연결

gaze

어디를 보고 있는지

얼굴 검출 + 랜드마크 + 머리 자세 + 시선

face_match

직접 만든 갤러리에서 누구인지

임베딩 + 코사인 매칭

scene

사진 한 장을 한 문장으로

검출 + 분할 + 얼굴

read_plate

번호판과 그 차의 종류·색

번호판 검출 + OCR + 차량 속성

drowsiness

눈 감은 시간, 고개 끄덕임

얼굴 + 랜드마크 + 눈 상태 + 머리자세, 시간축

gesture

움직임에서 손동작

수어 모델 + 8프레임 롤링 버퍼

attention

사람이 어떤 물체를 보는지

시선 + 객체 검출

anonymize

얼굴(·번호판) 지운 사진

검출 + 모자이크

무엇을 하나

🎯 비전 태스크

검출(DETR / SSD / YOLO), 분류, 분할(시맨틱+인스턴스), 포즈, OCR — model(img) → 타입이 정해진 Results.

⚙️ 모든 모델

타입 디코더가 없는 모델은 원시 텐서로 반환 + 저수준 model.infer(tensors)로 NLP / 오디오 / 시계열까지.

💬 GenAI

LLM / Whisper(STT) / TTS를 ovkit.genai.pipeline(...)로 (openvino-genai).

📦 자동 처리

자동 다운로드 + IR 변환 + 캐시, 태스크 자동 감지, 입력 자동 라우팅(이미지 / .npy / .wav), INT8 양자화.

ovkit은 Apache-2.0이고 라이선스가 깨끗합니다 — AGPL 모델 스택이나 비상업 가중치를 번들/다운로드하지 않아요. 라이선스 정책 참고.