metadata
task: object-detection
library: pytorch
tags:
- object detection
- yolo
- floor plan
- image classification
dataset: imagenet
trained_dataset: custom floor plan dataset
Автор: TyurinYuriRost
Модель: Floor Plan YOLO
Описание: Это модель YOLO, обученная для распознавания и локализации объектов на планах этажей. Она может идентифицировать такие элементы, как двери, окна, стены, мебель и т.д.
Обучение:
- Задача: Обнаружение объектов (Object Detection)
- Библиотека: PyTorch
- Архитектура: YOLOv8 (или какая у вас версия)
- Обучающий набор данных: Пользовательский набор данных планов этажей (или упомяните, если использовали какой-то известный датасет как основу)
- Параметры обучения: (Например, количество эпох, размер батча, оптимизатор, learning rate)
Использование:
Установка:
pip install huggingface_hub
(Укажите другие необходимые библиотеки, если есть)
Загрузка и использование модели:
code
Python
from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download
from PIL import Image
import torch
# Загрузка файла модели (пример)
model_path = hf_hub_download(repo_id="TyurinYuriRost/super-cool-model", filename="floor_plan_yolo.pt")
# Пример загрузки весов модели (если вы используете PyTorch)
# model = torch.load(model_path)
# model.eval()
# Пример использования (замените на ваш реальный код инференса)
# image = Image.open("path/to/your/floor_plan.jpg")
# results = model(image)
# print(results)
Демонстрация:
Репозиторий
Hugging Face: https://huggingface.co/TyurinYuriRost/super-cool-model