모델 카탈로그

아래 표는 스냅샷입니다. 현재 목록은 ovkit list, 보관된 Open Model Zoo 항목까지는 ovkit list --all 로 봅니다. 보관된 것도 이름으로는 그대로 불러집니다.

ovkit은 permissive 라이선스의 OpenVINO 모델을 미러에서 다량 제공합니다. 상당수는 같은 기능의 여러 변형(정확도/속도, 입력 해상도, INT8 양자화, 가지치기)이라, 이 페이지는 기능 중심으로 정리했습니다. 실시간 목록은 ovkit list, 개별 정보는 ovkit info <이름>.

기능 별칭 (추천 기본값)

변형 중에 고르기 싫다면 기능 별칭을 쓰세요 — 검증된 기본 모델을 가리키는 친숙한 이름입니다. Model("face_detection")이 바로 동작합니다.

별칭	→ 기본 모델	기능
detect	rtdetr_r18	범용 객체 검출 (COCO-80)
face_detection	face_detection_0205	얼굴 검출
person_detection	person_detection_0202	사람 검출
pedestrian_detection	person_detection_0202	보행자 검출 (주행)
vehicle_detection	vehicle_detection_0200	차량 검출
text_detection	text_detection_0004	텍스트 영역 검출
segment	pspnet_pytorch	시맨틱 분할 (일반 장면)
road_segmentation	road_segmentation_adas_0001	도로/차선 분할 (주행)
instance_segmentation	instance_segmentation_person_0007	인스턴스 마스크
pose	human_pose_estimation_0007	사람 키포인트
face_landmarks	landmarks_regression_retail_0009	5점 얼굴 랜드마크
head_pose	head_pose_estimation_adas_0001	머리 자세
gaze	gaze_estimation_adas_0002	시선 방향
age_gender	age_gender_recognition_retail_0013	나이 + 성별
emotion	emotions_recognition_retail_0003	표정
face_reid	face_reidentification_retail_0095	얼굴 임베딩
person_attributes	person_attributes_recognition_crossroad_0234	복장/속성
vehicle_attributes	vehicle_attributes_recognition_barrier_0042	차종 + 색
classify	nfnet_f0	이미지 분류 (ImageNet)
image_retrieval	image_retrieval_0001	이미지 임베딩
super_resolution	single_image_super_resolution_1033	3~4배 업스케일
text_recognition	text_recognition_0014	잘린 텍스트 인식
license_plate	vehicle_license_plate_detection_barrier_0106	번호판 검출
qa	bert_small_uncased_whole_word_masking_squad_0002	추출형 QA
translation	machine_translation_nar_en_de_0002	EN→DE 번역
noise_suppression	noise_suppression_poconetlike_0001	음성 노이즈 제거
time_series	time_series_forecasting_electricity_0001	시계열 예측
sound_classification	aclnet	사운드 분류 (오디오 입력 — model.infer())
style_transfer	fast_neural_style_mosaic_onnx	스타일 전이 (이미지 출력)
background_matting	background_matting_mobilenetv2	배경 분리 (프레임 + 빈 장면)
llm	qwen25_1_5b_instruct	챗 LLM (genai)
vlm	qwen3_vl_4b_instruct	비전-언어: 이미지+질문 -> 텍스트
stt	whisper_base	음성→텍스트 (genai)

from ovkit import Model
Model("face_detection")("photo.jpg")     # face_detection_0205 사용

별칭은 src/ovkit/manifests/aliases.yaml에 있어 한 줄로 바꿀 수 있습니다.

등록 모델 (기능당 대표 1개)

레지스트리는 일부러 기능당 검증된 모델 1개만 노출해 목록을 읽기 쉽게 유지합니다. 변형들(다른 정확도/속도 등급, int8, sparse_NN, 다른 해상도)은 전부 미러에 그대로 있습니다 — 되살리는 방법은 아래 변형 참고.

기능	모델
범용 객체 검출	rtdetr_r50
얼굴 검출	face_detection_0205
사람 검출	person_detection_0202
차량 검출	vehicle_detection_0200
교통 통합(사람+차량+자전거)	person_vehicle_bike_detection_2000
텍스트 영역 검출	text_detection_0004
상품 검출	product_detection_0001
번호판 검출	vehicle_license_plate_detection_barrier_0106
나이 + 성별	age_gender_recognition_retail_0013
감정	emotions_recognition_retail_0003
머리 자세	head_pose_estimation_adas_0001
얼굴 랜드마크(5점)	landmarks_regression_retail_0009
얼굴 재식별	face_reidentification_retail_0095
이미지 분류	resnet50_binary_0001
사람 속성	person_attributes_recognition_crossroad_0234
차량 속성	vehicle_attributes_recognition_barrier_0042
이미지 임베딩/검색	image_retrieval_0001
시맨틱 분할	road_segmentation_adas_0001
인스턴스 분할	instance_segmentation_person_0007
사람 포즈	human_pose_estimation_0007
시선	gaze_estimation_adas_0002
장면 텍스트 인식	text_recognition_0014
중국어 손글씨 OCR	handwritten_simplified_chinese_recognition_0001
수어 인식	common_sign_language_0002
용접 결함 검출	weld_porosity_detection_0001
질의응답	bert_small_uncased_whole_word_masking_squad_0002
번역 (en↔de, en↔ru)	machine_translation_nar_{en_de, de_en, en_ru, ru_en}_0002
음성 노이즈 제거	noise_suppression_poconetlike_0001
시계열 예측	time_series_forecasting_electricity_0001
초해상도	single_image_super_resolution_1033
챗 LLM	tinyllama_chat
음성→텍스트	whisper_base

변형

미러의 접미사 규칙: 숫자 ID = 정확도/속도 등급, int8 = 양자화, sparse_NN = 가지치기, adas/retail = 대상 도메인. 미러(leeyunjai/ovkit-models)에는 Apache-2.0 OMZ 전체가 있으며, 변형을 이름으로 쓰려면 scripts/representatives.yaml에 추가 후 재생성하거나 src/ovkit/manifests/omz.yaml에 항목을 붙여넣으면 됩니다:

python scripts/build_mirror.py --omz-intel --representatives \
    --emit-manifest src/ovkit/manifests/omz.yaml   # --representatives 빼면 전체