AI Briefing

BloodshotNet 공개

We're open-sourcing the first publicly available blood detection model: dataset, weights, and CLI [P] [R]

·2026.04.25 00:00

BloodshotNet이 혈액 탐지용 open-source model과 dataset, weights, CLI를 공개했다.

BloodshotNet이 혈액 탐지(blood detection)open-source model을 공개했다.

함께 공개된 구성은 다음과 같다.

  • dataset: 포렌식 장면, UFC 영상, 호러·고어 영화, 수술 콘텐츠 등 2만3000장+ 주석 이미지
  • model weights: YOLO26 smallnano 변형, AGPL-3.0 라이선스
  • CLI: 이미지, 폴더, 비디오를 한 번에 분석하는 명령줄 도구

공개 측정치로는 small 모델 기준 precision 약 0.8, recall 약 0.6, CPU에서 40+ FPS를 제시했다.

제작진은 영상 단위 필터링에서는 프레임별 완벽한 판정보다 5~10초 클립 단위의 슬라이딩 윈도우가 더 유효하다고 설명했다. 또 텍스트 프롬프트 기반 open-vocabulary 모델은 혈액의 불규칙한 패턴을 잘 잡지 못했고, YOLO26 + ProgLoss + STAL 조합이 특히 작은 혈흔·물방울에서 더 나은 성능을 보였다고 밝혔다.

이 요약은 원문 이해를 돕기 위한 큐레이션입니다. 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용과 맥락은 원문을 확인하세요.

요약 오류, 출처 표기 문제, 삭제 요청은 문의 · 건의로 알려주세요.