cardstream
모델 목록

카드 트래킹을 위한 AI 모델

cardstream에 필요한 모델은 정확히 두 개입니다. 프레임 안에서 카드를 찾는 모델과, 지금 보고 있는 카드와 새 카드를 구분하는 모델. 여기에 감지 사이에서 카드를 추적하는 선택 사항인 세 번째 모델이 있습니다. 아키텍처와 가중치 모두 Apache-2.0이므로 별도의 라이선스 없이 상업적으로 사용할 수 있습니다.

cardstream-seg-nano 기본 로케이터

인스턴스 세그멘테이션 — 카드의 윤곽

v2 다운로드

카드의 네 모서리를 찾아내므로, 식별을 위해 보내는 크롭은 배경 조각이 끼어든 정사각형이 아니라 기울기가 보정되고 카드 가장자리에 딱 맞게 잘립니다. 동일성 게이트도 안정됩니다. 손에서 카드가 기울어져도 임베딩은 유지됩니다.

아키텍처
RF-DETR Seg Nano
런타임
ONNX Runtime
지연 시간(CPU)
약 82 ms / 프레임
플래그
--segmentor-model
가중치 라이선스
Apache-2.0
아키텍처 라이선스
Apache-2.0 (Roboflow)
버전 릴리스 해상도 크기 SHA-256 다운로드
v2 현재 버전 2026-10 312 × 312 125 MB c740782cdab1a65408b6fd55fe6e9a5070307189e036361597201714eb3bce61 다운로드
v1 2026-09 312 × 312 125 MB 94af531c4fea1e17fcdf393f5bf1cc257a54c8a9ab1eb402e1e8b37213249fd9 다운로드

cardstream-embed-mnv2 기본 게이트

임베딩 — 동일 카드를 판별하는 동일성 게이트

v1 다운로드

과금 여부를 결정하는 단 하나의 질문, 같은 카드인가 새 카드인가에 답합니다. 256차원 디스크립터 사이의 코사인 거리로 크롭을 비교합니다. 카드 한 장당 API 호출 1회를 가능하게 하는 것이 바로 이 모델입니다.

아키텍처
MobileNetV2
런타임
ONNX Runtime · PyTorch · LiteRT
지연 시간(CPU)
약 5 ms / 크롭
플래그
--embed-model
가중치 라이선스
Apache-2.0
아키텍처 라이선스
Apache-2.0 (Google)
버전 릴리스 해상도 크기 SHA-256 다운로드
v1 현재 버전 2026-09 384 × 384 9.8 MB f45ac9756dd621f021809f3237e5c06ce82377d4d6b1f3b8f6951804cd0369e2 다운로드

vittrack 옵트인 트래커

비주얼 트래킹 — 감지와 감지 사이에서 박스를 이어 줌

2023sep 다운로드

OpenCV가 공개한 vitTracker를 OpenCV zoo에서 그대로 가져옵니다. 감지 한 번에 약 80 ms가 드는 반면 트래커 업데이트는 약 2.7 ms면 되므로, --tracker-model을 지정하면 감지는 느린 재동기화 단계로 내려가고 CPU 실시간 처리가 쉬워집니다. 판단하는 것은 존재 여부뿐이며, 같은 카드인지 새 카드인지는 여전히 동일성 게이트가 결정합니다.

아키텍처
TrackerVit
런타임
OpenCV
지연 시간(CPU)
약 2.7 ms / 프레임
플래그
--tracker-model
가중치 라이선스
Apache-2.0
아키텍처 라이선스
Apache-2.0 (OpenCV)
버전 릴리스 해상도 크기 SHA-256 다운로드
2023sep 현재 버전 2023-09 128 × 128 698 KB 2990f0b7cd44d92afa48cd97db6de7be113fc1d9594fddb74e2725c10478e91d 다운로드

오픈소스. 자체 호스팅. 여러분의 방송, 여러분의 스택.

중간에 끼는 플랫폼도, 좌석 라이선스도 없습니다. Ximilar API 또는 자체 식별 시스템을 연결하면 cardstream은 프레임마다가 아니라 서로 다른 카드 한 장당 한 번만 호출합니다. Whatnot에서 브레이크를 하든, Fanatics Live 같은 쇼를 진행하든, 자체 라이브 커머스 환경을 방송하든, 이미 가진 하드웨어로 오늘 밤 cardstream을 실행해 보세요.