RelateAnything, RTX 3080 Laptop서 17.2ms 추론 지원

공개된 개방형 관계 예측 모델 RelateAnything의 배포 및 데이터셋 정보가 공개되었습니다. 모델은 PyTorch(CPU/CUDA), TensorRT 10, ONNX, OpenVINO 및 브라우저 데모(WebGPU) 등 다양한 배포 경로를 지원합니다. README에 따르면 RTX 3080 Laptop GPU에서 ViT-S/16+ 모델은 TensorRT FP32로 이미지당 17.2ms(배치 1, 관계 35종, 전처리 및 디코딩 포함)가 소요됩니다.

학습 데이터인 RA-4M 코퍼스는 47만 4천여 장의 이미지와 430만 개의 관계, 10,102개의 자유 텍스트 술어로 구성되어 있습니다. 이 데이터셋은 비전-언어 모델이 번호를 붙인 박스 마커를 보고 관계를 쓰고, 결정적인 기하 검사를 통해 필터링하는 방식으로 생성되었습니다. 라이선스는 코드가 Apache-2.0, 모델 가중치가 DINOv3 라이선스, RA-4M 주석과 마스크가 CC BY-NC 4.0입니다.