LibAR v1.0 — 학습 가중치 공개 (AGPL-3.0)

LibAR v1.0 — 학습 가중치 공개

스마트폰 브라우저 안에서 서가의 청구기호를 읽고 장서와 대조하는 온디바이스 AI, LibAR의 배포 모델입니다.
실증관(영등포구립 대림도서관) 8주 현장 검증 — 걷기 스캔 판독 99%(86/87권, 공식 채점) · 도서 위치 추정 273/273.

파일	역할	베이스	학습
libar_yolo26n_label_det.pt / .onnx	청구기호 라벨 위치 검출	Ultralytics YOLO26n	자체 라벨링 7,039박스 / 206장
det_mobile_db.onnx	라벨 내 텍스트 줄 검출	PaddleOCR mobile det	공개 모델 그대로
libar_rec_ppocrv5_v4_fp16.onnx	청구기호 글자 인식	PaddleOCR korean PP-OCRv5	현장 라벨 702줄 파인튜닝 v4, fp16 손실 0
rec_charset.json	인식기 문자표	—	—

무결성: SHA256SUMS.txt · 사용법·파이프라인·학습 데이터: MODELS.md · 라이브 데모: https://ainsof.dev/libar-demo/

License: AGPL-3.0 — Copyright (c) 2026 Ain Lee. YOLO 파생 가중치는 AGPL 조건이 적용되며, PaddleOCR 파생 모델은 원 Apache-2.0 고지를 유지합니다.