Обнаружение погрузчиков и людей на складе
Модель YOLOv8m для обнаружения погрузчиков и людей в производственных и складских помещениях. mAP@0.5 = 84,6%. Применяется в системах безопасности и мониторинга складской техники.
О сервисе
YOLOv8m — Обнаружение погрузчиков и людей Модель YOLOv8m, обученная для обнаружения погрузчиков и людей в производственных и складских помещениях. Достигает mAP@0.5 = 84,6% на валидационном наборе датасета forklift-object-detection. Поддерживаемые классы ['forklift', 'person'] Использование Установка зависимостей: pip install ultralyticsplus==0.0.23 ultralytics==8.0.21 Загрузка модели и инференс: from ultralyticsplus import YOLO, render_result # Загрузка модели model = YOLO('keremberke/yolov8m-forklift-detection') # Параметры модели model.overrides['conf'] = 0.25 # Порог уверенности NMS model.overrides['iou'] = 0.45 # Порог IoU NMS model.overrides['agnostic_nms'] = False model.overrides['max_det'] = 1000 # Максимум детекций # Инференс image = 'path/to/warehouse_image.jpg' results = model.predict(image) # Результаты print(results[0].boxes) render = render_result(model=model, image=image, result=results[0]) render.show() Метрики Метрика Значение mAP@0.5 0.846 Области применения Контроль безопасности на складах и производстве Мониторинг зон работы погрузчиков Предотвращение столкновений людей с техникой Автоматизация учёта складской техники Технические детали Архитектура : YOLOv8m (medium) Библиотека : Ultralytics 8.0.21 Классы : forklift, person Источник: https://qubu.ai/models/ml-obnaruzhenie-pogruzchikov-i-lyudei-na-sklade License: MIT
