README.md

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# 🦐 VIDraft/Shrimp - 새우 검출 비교 시스템

VIDraft/Shrimp 전용 모델과 RT-DETR 범용 모델의 새우 검출 성능을 비교하는 Gradio 앱입니다.

## 🎯 주요 기능

### 1. VIDraft/Shrimp 전용 모델
- 새우 수조 환경에 특화된 검출 모델
- 높은 정확도와 신뢰도
- **조정 가능한 파라미터:**
  - Confidence Threshold: 검출 신뢰도 임계값
  - IoU Threshold: 중복 박스 제거 기준 (NMS)

### 2. RT-DETR 범용 모델
- COCO 데이터셋 학습 범용 객체 검출 모델
- 다양한 객체 검출 가능
- 측정용 이미지에 적합

## 🚀 사용 방법

1. **이미지 업로드**
   - 새우 수조 사진 또는 측정용 사진 업로드

2. **파라미터 조정**
   - **Confidence**: 낮을수록 더 많은 객체 검출 (권장: 0.5)
   - **IoU**: 높을수록 겹치는 박스를 더 많이 유지 (권장: 0.5)

3. **모델 선택 및 검출**
   - **VIDraft/Shrimp 탭**: 수조 이미지에 최적
   - **RT-DETR 탭**: 측정용 이미지에 적합

## 📊 결과 해석

### 바운딩 박스 색상
- 🟢 **녹색/청록**: 높은 신뢰도 (>80%)
- 🟠 **주황/자홍**: 중간 신뢰도 (60-80%)
- 🟡 **노란색**: 낮은 신뢰도 (<60%)

### 검출 정보
- 검출된 새우 개수
- 전체 예측 개수
- 각 검출의 신뢰도
- 처리 시간

## 💡 팁

| 상황 | 권장 모델 | Confidence | IoU |
|------|-----------|------------|-----|
| 수조 이미지 | VIDraft/Shrimp | 0.5 | 0.5 |
| 밀집 수조 | VIDraft/Shrimp | 0.4 | 0.3 |
| 측정용 매트 | RT-DETR | 0.5 | - |
| 검출 안 됨 | 둘 다 시도 | 0.3-0.4 | 0.5 |

## 🛠️ 기술 스택

- **Frontend**: Gradio
- **VIDraft/Shrimp Model**: Custom-trained detection model
- **RT-DETR**: PekingU/rtdetr_r50vd_coco_o365
- **Inference**: Roboflow Inference SDK, Transformers

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**Developed by VIDraft Team**