मॉडल कैटलॉग

कार्ड ट्रैकिंग के लिए AI मॉडल

cardstream को ठीक दो मॉडल चाहिए: एक फ़्रेम में कार्ड ढूंढने के लिए, और एक नए कार्ड को उस कार्ड से अलग पहचानने के लिए जिसे वह पहले से देख रहा है। तीसरा मॉडल वैकल्पिक है, जो दो डिटेक्शन के बीच कार्ड को ट्रैक करता है। आर्किटेक्चर और वेट्स, दोनों Apache-2.0 हैं, इसलिए आप इन्हें अलग लाइसेंस लिए बिना कमर्शियल काम में इस्तेमाल कर सकते हैं।

`cardstream-seg-nano` डिफ़ॉल्ट लोकेटर

इंस्टेंस सेगमेंटेशन: कार्ड की रूपरेखा

v2 डाउनलोड करें

कार्ड के चारों कोने ढूंढता है, ताकि पहचान के लिए भेजा जाने वाला क्रॉप सीधा किया हुआ और ठीक कार्ड के किनारे पर कटा हो, न कि कोनों में बैकग्राउंड के तिकोने टुकड़ों वाला चौकोर। यह आइडेंटिटी गेट को भी स्थिर रखता है: हाथ में टेढ़ा होता कार्ड अपनी एम्बेडिंग नहीं खोता।

आर्किटेक्चर: RF-DETR Seg Nano
रनटाइम: ONNX Runtime
लेटेंसी (CPU): ~82 ms / फ़्रेम
फ़्लैग: --segmentor-model
वेट्स का लाइसेंस: Apache-2.0
आर्किटेक्चर का लाइसेंस: Apache-2.0 (Roboflow)

वर्शन	रिलीज़	रिज़ॉल्यूशन	साइज़	SHA-256	डाउनलोड
`v2` मौजूदा	2026-10	312 × 312	125 MB	`c740782cdab1a65408b6fd55fe6e9a5070307189e036361597201714eb3bce61`	डाउनलोड
`v1`	2026-09	312 × 312	125 MB	`94af531c4fea1e17fcdf393f5bf1cc257a54c8a9ab1eb402e1e8b37213249fd9`	डाउनलोड

`cardstream-embed-mnv2` डिफ़ॉल्ट गेट

एम्बेडिंग: वही-कार्ड वाला आइडेंटिटी गेट

v1 डाउनलोड करें

उस इकलौते सवाल का जवाब देता है जो तय करता है कि आपसे पैसा लिया जाएगा या नहीं: वही कार्ड, या नया कार्ड? यह क्रॉप की तुलना 256 आयामों वाले डिस्क्रिप्टर के बीच कोसाइन डिस्टेंस से करता है। हर कार्ड पर एक API कॉल इसी की बदौलत मुमकिन है।

आर्किटेक्चर: MobileNetV2
रनटाइम: ONNX Runtime · PyTorch · LiteRT
लेटेंसी (CPU): ~5 ms / क्रॉप
फ़्लैग: --embed-model
वेट्स का लाइसेंस: Apache-2.0
आर्किटेक्चर का लाइसेंस: Apache-2.0 (Google)

वर्शन	रिलीज़	रिज़ॉल्यूशन	साइज़	SHA-256	डाउनलोड
`v1` मौजूदा	2026-09	384 × 384	9.8 MB	`f45ac9756dd621f021809f3237e5c06ce82377d4d6b1f3b8f6951804cd0369e2`	डाउनलोड

`vittrack` ऑप्ट-इन ट्रैकर

विज़ुअल ट्रैकिंग: दो डिटेक्शन के बीच बॉक्स को संभाले रखती है

2023sep डाउनलोड करें

OpenCV का प्रकाशित vitTracker, सीधे OpenCV zoo से। ट्रैकर के एक अपडेट में ~2.7 ms लगते हैं जबकि एक डिटेक्शन में ~80 ms, इसलिए --tracker-model के साथ डिटेक्शन धीमे री-सिंक स्तर पर चला जाता है और CPU पर रियल-टाइम आसान हो जाता है। यह सिर्फ़ मौजूदगी देखता है: कार्ड वही है या नया, यह अब भी आइडेंटिटी गेट तय करता है।

आर्किटेक्चर: TrackerVit
रनटाइम: OpenCV
लेटेंसी (CPU): ~2.7 ms / फ़्रेम
फ़्लैग: --tracker-model
वेट्स का लाइसेंस: Apache-2.0
आर्किटेक्चर का लाइसेंस: Apache-2.0 (OpenCV)

वर्शन	रिलीज़	रिज़ॉल्यूशन	साइज़	SHA-256	डाउनलोड
`2023sep` मौजूदा	2023-09	128 × 128	698 KB	`2990f0b7cd44d92afa48cd97db6de7be113fc1d9594fddb74e2725c10478e91d`	डाउनलोड

ओपन सोर्स। सेल्फ़-होस्टेड। स्ट्रीम आपकी, स्टैक आपका।

बीच में कोई प्लेटफ़ॉर्म नहीं, प्रति-यूज़र लाइसेंस नहीं: Ximilar API या अपना पहचान सिस्टम जोड़ें, और cardstream उसे हर फ़्रेम पर नहीं, हर अलग कार्ड पर एक बार कॉल करता है। आप Whatnot पर बॉक्स ब्रेक करते हों, Fanatics Live जैसा शो चलाते हों या अपने लाइव कॉमर्स सेटअप से स्ट्रीम करते हों, cardstream को आज रात ही उसी हार्डवेयर पर चलाएं जो आपके पास पहले से है।

GitHub पर स्टार दें Ximilar API कुंजी पाएं