Сегментация повреждений автомобиля

Обнаруживает и сегментирует 6 типов повреждений автомобиля. Точность сегментации (mAP50) до 0.994.

0/5
0 скачиваний
0 отзывов
Сегментация повреждений автомобиля
Подходит для задач:
Image Segmentation
Сферы:
Автомобильная отрасль
Банкинг и страхование
Библиотеки:
Transformers
Языки:
Английский
Русский

Описание

Прецизионная диагностика дефектов кузова

Эта модель мгновенно выявляет и точно разграничивает шесть видов повреждений транспортных средств. Она помогает автоматизировать инспекцию автомобилей, упрощая оценку ущерба и планирование ремонта.


Что модель умеет

  • Распознавание шести типов повреждений: трещины, вмятины, разбитое стекло, сломанные фары, царапины и спущенные шины.
  • Точная сегментация: выделяет контуры каждого повреждения, обеспечивая детальную информацию для оценки.
  • Высокая производительность: архитектура YOLOv11-seg демонстрирует впечатляющие метрики (mAP50 до 0.994 для разбитого стекла и спущенных шин).
  • Обучена на CarDD: модель тонко настроена на специализированном датасете повреждений автомобилей, что гарантирует релевантность результатов.
  • Оптимизация для мелких дефектов: благодаря разрешению 1024x1024 и оптимизатору AdamW, модель эффективно обнаруживает даже незаметные трещины и царапины.

Кому это полезно

  • Страховые компании: автоматическая оценка ущерба и ускорение процесса выплат.
  • Автосервисы: быстрая и точная диагностика повреждений для планирования ремонта.
  • Ломбарды и прокатные компании: объективная оценка состояния транспортных средств при приеме и выдаче.
  • Разработчики систем автопилотирования: дополнительный слой обнаружения внешних повреждений.

Исходная модель: huggingface.co/harpreetsahota/car-dd-segmentation-yolov11

Предпросмотр файлов

В этой модели нет файлов для предпросмотра.

Просмотры

Скачивания

Похожие модели

Кейсы внедрения

Обсудите модель
с топами рынка в бизнес чате
Есть вопросы по модели?
Написать автору

Оценка

Детали модели

Автор: Qubu Team
Объем: 119.11 МБ
Комментарии: 0
Просмотры: 13
Скачивания: 0
Лицензия: MIT
Дата добавления: 30.04.2026

Автор

Qubu Team

Qubu Team

Команда

Профиль команды
Загрузка...
Загрузка комментариев...