aimNet
A.I.Matics가 자체 개발한 온디바이스 특화 객체 인식 기술로 더 유연하고 강력한 인식 기능을 구현합니다.
aimNet
A.I.Matics가 자체 개발한 온디바이스 특화 객체 인식 기술로 더 유연하고 강력한 인식 기능을 구현합니다.
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A.I.Matics가 자체 개발한 온디바이스 특화 객체 인식 기술로 더 유연하고 강력한 인식 기능을 구현합니다.
디바이스 환경에 특화된 고성능 AI 모델 자체 개발
A.I.Matics는 범용 오픈소스 모델(YOLO 등)의 한계를 넘어, AI 모델을 직접 설계하고 최적화합니다. 더 높은 정확도와 빠른 연산 속도로 온디바이스 AI 환경에 완벽히 최적화되어 있습니다.
디바이스 환경에 특화된 고성능 AI 모델 자체 개발
A.I.Matics는 범용 오픈소스 모델(YOLO 등)의 한계를 넘어, AI 모델을 직접 설계하고 최적화합니다. 더 높은 정확도와 빠른 연산 속도로 온디바이스 AI 환경에 완벽히 최적화되어 있습니다.
디바이스 환경에 특화된 고성능 AI 모델 자체 개발
A.I.Matics는 범용 오픈소스 모델(YOLO 등)의 한계를 넘어, AI 모델을 직접 설계하고 최적화합니다. 더 높은 정확도와 빠른 연산 속도로 온디바이스 AI 환경에 완벽히 최적화되어 있습니다.
적은 연산량으로 빠르게 처리합니다.
Single-branch, 즉 하나의 경로로 처리되기 때문에 연산 자원이 적게 들고 처리 속도가 빠릅니다. 이를 통해 고사양의 서버 없이도 빠르고 안정적인 AI 분석이 가능합니다.
적은 연산량으로 빠르게 처리합니다.
Single-branch, 즉 하나의 경로로 처리되기 때문에 연산 자원이 적게 들고 처리 속도가 빠릅니다. 이를 통해 고사양의 서버 없이도 빠르고 안정적인 AI 분석이 가능합니다.
적은 연산량으로 빠르게 처리합니다.
Single-branch, 즉 하나의 경로로 처리되기 때문에 연산 자원이 적게 들고 처리 속도가 빠릅니다. 이를 통해 고사양의 서버 없이도 빠르고 안정적인 AI 분석이 가능합니다.
경량화된 구조로 다양한 디바이스에 적용 가능합니다.
기존의 복잡한 네트워크가 아닌 단순하고 가벼운 구조로 다양한 엣지 디바이스에 쉽게 적용할 수 있습니다.
경량화된 구조로 다양한 디바이스에 적용 가능합니다.
기존의 복잡한 네트워크가 아닌 단순하고 가벼운 구조로 다양한 엣지 디바이스에 쉽게 적용할 수 있습니다.
경량화된 구조로 다양한 디바이스에 적용 가능합니다.
기존의 복잡한 네트워크가 아닌 단순하고 가벼운 구조로 다양한 엣지 디바이스에 쉽게 적용할 수 있습니다.
다양한 종류의 물체를 동시에 분석합니다.
피라미드처럼 여러 단계로 쪼개어 보는 Single Branch FPN (Feature Pyramid Network)구조로, 여러 크기의 정보를 동시에 분석할 수 있어 큰 물체부터 작고 섬 세한 물체까지 다양하게 감지할 수 있습니다.
다양한 종류의 물체를 동시에 분석합니다.
피라미드처럼 여러 단계로 쪼개어 보는 Single Branch FPN (Feature Pyramid Network)구조로, 여러 크기의 정보를 동시에 분석할 수 있어 큰 물체부터 작고 섬 세한 물체까지 다양하게 감지할 수 있습니다.
다양한 종류의 물체를 동시에 분석합니다.
피라미드처럼 여러 단계로 쪼개어 보는 Single Branch FPN (Feature Pyramid Network)구조로, 여러 크기의 정보를 동시에 분석할 수 있어 큰 물체부터 작고 섬 세한 물체까지 다양하게 감지할 수 있습니다.
업계 표준 모델과의 벤치마크에서 증명된 최고의 성능
aimNet v3는 최신 YOLO 대비 더 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 작은 모델 크기로 구현하며, Edge AI 환경에서도 압도적인 효율을 보여줍니다.
업계 표준 모델과의 벤치마크에서 증명된 최고의 성능
AimNet v3는 최신 YOLO 대비 더 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 작은 모델 크기로 구현하며, Edge AI 환경에서도 압도적인 효율을 보여줍니다.
업계 표준 모델과의 벤치마크에서 증명된 최고의 성능
aimNet v3는 최신 YOLO 대비 더 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 작은 모델 크기로 구현하며, Edge AI 환경에서도 압도적인 효율을 보여줍니다.
aimNet 기반 다채널 다인지 AI 시스템
기존 AI 모델은 연산 자원과 구조적 한계로 인해 채널 수와 인지 과제(Task)에 제약이 따릅니다. aimNet은 멀티태스킹 기반 모델로, 단일 모델이 다양한 채널의 영상 입력에 대해 동시에 여러 인지 기능을 수행할 수 있어 다채널 × 다인지 환경에서도 높은 처리 효율과 실시간 대응 성능을 실현합니다.
aimNet 기반 다채널 다인지 AI 시스템
기존 AI 모델은 연산 자원과 구조적 한계로 인해 채널 수와 인지 과제(Task)에 제약이 따릅니다. aimNet은 멀티태스킹 기반 모델로, 단일 모델이 다양한 채널의 영상 입력에 대해 동시에 여러 인지 기능을 수행할 수 있어 다채널 × 다인지 환경에서도 높은 처리 효율과 실시간 대응 성능을 실현합니다.
aimNet 기반 다채널 다인지 AI 시스템
기존 AI 모델은 연산 자원과 구조적 한계로 인해 채널 수와 인지 과제(Task)에 제약이 따릅니다. aimNet은 멀티태스킹 기반 모델로, 단일 모델이 다양한 채널의 영상 입력에 대해 동시에 여러 인지 기능을 수행할 수 있어 다채널 × 다인지 환경에서도 높은 처리 효율과 실시간 대응 성능을 실현합니다.
aimNet을 적용한 7가지 Vision AI 인지 기능
A.I.Matics의 독자적인 AI 모델인 aimNet은 온디바이스 환경에서 하나의 영상 입력으로 최대 7가지 Vision Task를 동시에 처리합니다. 객체 인식부터 사고 감지까지, 고속·고정확도의 통합 인식 성능을 제공합니다.
aimNet을 적용한 7가지 Vision AI 인지 기능
A.I.Matics의 독자적인 AI 모델인 aimNet은 온디바이스 환경에서 하나의 영상 입력으로 최대 7가지 Vision Task를 동시에 처리합니다. 객체 인식부터 사고 감지까지, 고속·고정확도의 통합 인식 성능을 제공합니다.
aimNet을 적용한 7가지 Vision AI 인지 기능
A.I.Matics의 독자적인 AI 모델인 aimNet은 온디바이스 환경에서 하나의 영상 입력으로 최대 7가지 Vision Task를 동시에 처리합니다. 객체 인식부터 사고 감지까지, 고속·고정확도의 통합 인식 성능을 제공합니다.
Object Detection
객체 인식
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Driver Monitoring System
운전자 행동 인식
Driver Monitoring System
운전자 행동 인식
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Multi-Object Tracking
트랙킹
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트랙킹
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Keypoint Detection
키포인트 감지
Keypoint Detection
키포인트 감지
Keypoint Detection
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Face Recognition
얼굴 식별
Face Recognition
얼굴 식별
Face Recognition
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Video Accident Detection
사고탐지
Video Accident Detection
사고탐지
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사고탐지
Depth Detection
깊이 추정
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깊이 추정
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