Распознавание Автомобильных Номерных Знаков
YOLOv11 (nano/small/medium/large/extra-large), дообученная на датасете из 10 125 изображений для детекции автомобильных номеров.
О сервисе
ML Распознавание Автомобильных Номерных Знаков Модель представляет собой файнтюнинг семейства YOLOv11 (5 вариантов: n/s/m/l/x) на публичном датасете License Plate Recognition от Roboflow Universe (10 125 изображений), специализированная для детекции номерных знаков транспортных средств . Метрики (YOLOv11x — лучший вариант) Метрика Значение Precision 0.9893 Recall 0.9508 mAP@50 0.9813 mAP@50-95 0.7260 Варианты моделей Вариант PyTorch (.pt) ONNX (.onnx) nano 5.47 MB 10.5 MB small 19.2 MB 37.8 MB medium 40.5 MB 80.3 MB large 51.2 MB 101 MB extra 114 MB 228 MB Применение Автоматизированные системы распознавания номеров (ALPR/ANPR) Умные парковочные системы Автоматизация въезда/выезда на КПП Видеоаналитика дорожного движения и фиксация нарушений Интеграция с OCR для полного цикла распознавания Обучение Архитектура: YOLOv11 (Ultralytics) Эпох: 300 Размер входа: 640×640 Оптимизатор: SGD (Ultralytics default) Оборудование: NVIDIA A100 Формат данных: YOLOv5-совместимый (images + labels .txt) Использование from ultralytics import YOLOmodel = YOLO('license-plate-finetune-v1x.pt')results = model.predict(source='image.jpg', conf=0.5)results[0].show() Источник: https://qubu.ai/models/ml-raspoznavanie-avtomobilnykh-nomernykh-znakov License: MIT
