Распознавание дорожных знаков
Модель YOLOv8 для обнаружения и классификации дорожных знаков. Обучена на 30 000+ размеченных изображений, применима в системах ADAS, беспилотном транспорте и решениях умного города.
О сервисе
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 Источник: https://qubu.ai/models/ml-raspoznavanie-dorozhnykh-znakov License: MIT
