Распознавание дорожных знаков (YOLOv8)

Модель машинного обучения для обнаружения и классификации дорожных знаков на основе архитектуры YOLOv8. Обучена на датасете из более 30 000 размеченных изображений дорожных знаков и способна точно идентифицировать широкий спектр знаков для применения в беспилотном транспорте, решениях умного города и системах помощи водителю (ADAS).

Характеристики модели

• Архитектура: YOLOv8
• Задача: Обнаружение объектов и многоклассовая классификация
• Датасет: 30 000+ размеченных изображений дорожных знаков
• Возможность дообучения: Да
• Лицензия: MIT

Области применения

• Системы беспилотного вождения
• Решения для умного города
• Системы помощи водителю (ADAS)
• Мониторинг дорожной инфраструктуры

Пример использования

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("path/to/trafic.pt")

results = model("path/to/traffic_image.jpg")

results.show()

for r in results:
    boxes = r.boxes
    for box in boxes:
        print(f"Класс: {int(box.cls[0])}, Уверенность: {box.conf[0]:.2f}")

Лицензия

MIT License