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metadata

title: DEIMv2 Floorplan Symbol Detection
emoji: 🏗️
colorFrom: blue
colorTo: green
sdk: gradio
sdk_version: 5.0.0
app_file: app.py
pinned: false
license: mit

DEIMv2 図面記号検出デモ

DEIMv2 (Detection Enhanced by Interaction Module v2) を使用した図面記号検出デモアプリケーションです。

機能

• PNG形式の図面画像からの記号検出
• 検出結果の可視化（バウンディングボックス + ラベル + スコア）
• 記号ごとの個数集計表示
• スコア閾値の調整

使用方法

1. 左側に PNG形式の図面 をアップロード
2. スコア閾値を調整（必要に応じて、デフォルト: 0.3）
3. 「検出を実行」ボタンをクリック
4. 中央に 検出結果付き図面、右側に 記号名称と個数 が表示されます

モデル

• DEIMv2: DINOv3STAsバックボーンを使用した物体検出モデル
• 検出対象: door1（クラスID: 5）

ハードウェア要件

• 推奨: CPU Basic（2 vCPU、16GBメモリ）以上
• GPU: 推論速度向上のため、NVIDIA T4以上のGPUを推奨（オプション）
• ディスク: モデルファイル（.pt）はGit LFSで管理されます

ファイル構成

• app.py: Gradio UI + 推論パイプライン
• detection.py: DEIMv2推論ラッパー
• configs/deimv2_floorplan.yaml: モデル設定ファイル
• models/best_stg2.pth: モデル重みファイル（Git LFS）
• engine/: YAMLConfig関連モジュール（DEIMv2リポジトリから完全な実装をコピー推奨）
  • core.py: YAMLConfigクラス
  • _config.py: BaseConfigクラス
  • workspace.py: オブジェクト作成ユーティリティ
  • yaml_utils.py: YAML読み込みユーティリティ
• requirements.txt: Python依存関係

セットアップ注意事項

⚠️ 重要: engine/ディレクトリ内のファイル（_config.py、workspace.py、yaml_utils.py）は最小限のスタブ実装です。 本番環境で動作させるには、既存のDEIMv2リポジトリから完全な実装をコピーすることを強く推奨します。

トラブルシューティング

• モデルファイルが見つからない: Git LFSが正しく設定されているか確認してください
• メモリ不足: CPU UpgradeまたはGPUオプションの使用を検討してください
• 推論エラー: 画像形式がPNG形式であることを確認してください

ライセンス

MIT