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title: DEIMv2 Floorplan Symbol Detection
emoji: 🏗️
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sdk: gradio
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license: mit
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# 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