오픈소스 객체 탐지 모델 'LOCUS' 공개

요약

최근 Reddit의 r/LocalLLM에서 화제가 된 Jev의 오픈소스 버전인 LOCUS가 공개되었습니다. LOCUS는 2B와 0.8B 파라미터 모델을 지원하며, 적은 VRAM 환경에서도 구동 가능하도록 설계되었습니다. 기존 VLM 방식은 박스 좌표를 텍스트 토큰으로 생성해 시간이 오래 걸리고, 회귀 헤드 방식은 속도는 빠르지만 정밀도가 낮다는 단점이 있습니다. LOCUS는 두 방식을 결합하여 회귀 헤드로 초안을 생성한 뒤, 동일 모델이 병렬적으로 토큰을 검증하고 수정하는 과정을 반복해 정밀도를 확보합니다. 이를 통해 모델이 직접 디코딩한 결과와 동일한 정확도를 유지하면서도 객체 탐지 속도를 대폭 개선했습니다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.