오픈 소스. 새로운 가능성.

YOLOv5는 Object Detection, Instance Segmentation, Image Classification을 위한 PyTorch 기반의 고속·고성능 컴퓨터 비전 프레임워크입니다. 커스텀 데이터셋 학습, 다양한 소스의 추론, ONNX/TensorRT/CoreML 등 모델 수출을 지원합니다.

On-device AI용 ML 및 데이터 인프라를 제공하는 Python 라이브러리. 양자화된 이미지/텍스트 임베딩 제공자, 배치 인덱싱, 증분 클러스터링, 시맨틱 검색 및 few-shot 분류 기능을 지원합니다.

Magika는 Google의 AI 기반 파일 콘텐츠 유형 감지 도구로, 소형 딥러닝 모델로 200개 이상의 파일 유형을 CPU에서 수 밀리초 만에 약 99% 정확도로 식별한다. Rust CLI와 Python, JavaScript, Go 바인딩을 제공한다.

ONNX Runtime은 PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 모델을 지원하는 머신러닝 추론 및 학습용 크로스 플랫폼 가속기입니다.

디코딩부터 인코딩까지 원본 프레임을 GPU에 유지하여 고성능 비디오 업스케일링을 가능하게 하는 TensorRT 이미지-투-이미지 비디오 모델용 GPU 상주 런타임입니다.

ONNX 모델 동물원은 컴퓨터 비전, NLP, 생성형 AI, 그래프 머신러닝 등 다양한 분야의 최신 사전 학습 모델들을 ONNX 형식으로 제공하는 큐레이션 저장소입니다. 2025년 7월 1일부터는 모델들이 Hugging Face로 이전되며, 해당 저장소는 더 이상 사용되지 않습니다.