Open-sourcing RightWayUp: 360도 이미지 회전 모델 및 공통 벤치마크에서 발견한 JPEG 단축키

저희는 새로운 이미지 회전 감지 모델인 RightWayUp을 오픈소싱합니다. 저는 ORTUS AI(비디오 분석 개발)에 근무하고 있습니다. 저희는 단일 CCTV 프레임만으로 카메라가 회전되었는지 또는 기울어져 설치되었거나 거꾸로 되었는지를 알아내야 했기 때문에, 여러 모델들을 시도했지만 큰 성공을 거두지 못했습니다 (정상적인 카메라 이미지에서는 낮은 정확도와 많은 오탐률). 일부 모델은 허용적 라이선스를 받지 못했습니다. 절망한 끝에 자체적으로 훈련시키기로 결정했고, 이렇게 좋을 줄은 예상하지 못했습니다. 이것이 바로 RightWayUp입니다. 이 모델은 이미지가 수직에서 얼마나 회전되었는지 360도 전체를 추정하며, '위' 방향이 명확하지 않을 때는 (하늘, 지면, 클로즈업 등) 추정을 하지 않습니다. 저희는 코드와 가중치를 Apache-2.0 라이선스로 공개합니다. Pico(브라우저에서 실행하기에 충분히 작은 크기)부터 Max(가장 많은 테스트에서 사용한 다른 모델들보다 앞서 나가는 성능)까지 여섯 가지 크기로 제공됩니다. 저희는 보유 데이터셋(모델이 이전에 본 적 없는 이미지)을 포함하여 많은 테스트 이미지를 테스트했습니다. 보유 데이터셋 테스트에서 RightWayUp Max는 93.0%의 경우 10° 이내로 정확도를 보였는데, 이는 Woehrer 2026 (저희가 마음에 들어 했던 다른 우수한 모델 중 하나)의 88.4%보다 높았습니다. Woehrer 2026 자체 COCO 기반 벤치마크에서는 RightWayUp이 5개 시드 평균으로 10° 이내에서 98.8%의 정확도를 보인 반면, Woehrer는 98.0%였습니다. 또한 RotBench에서도 모든 이미지를 정확하게 처리합니다. 훈련 및 테스트 과정에서 예상치 못한 것을 발견했습니다: COCO 기반 회전 벤치마크에서 이미지를 JPEG q90으로 저장하면 Woehrer 2026의 성능이 5개 시드 평균으로 98.0%에서 30.2%로 급락하는 반면, 저희 모델들은 거의 변화가 없었습니다. 저희는 회전된 JPEG 그리드가 원본 사진의 각도를 유출한다고 의심합니다. 저희는 초기 실험에서 이를 발견했고 그 영향을 제거하기 위해 노력했습니다. 이 것이 커뮤니티에 유용했으면 좋겠습니다. 투명성을 위해 알려드리자면, 엔지니어링 작업 중 일부는 Claude와 Codex를 사용하여 진행되었습니다. 전체 설명과 데모 비디오가 포함된 링크는 다음과 같습니다: https://cheqit.ortusai.io/resources/rightwayup/ 코드 (가중치 링크 포함): https://github.com/ortusaitech/rightwayup 질문과 실패 사례를 환영합니다.