Create README.md

README.md

@@ -0,0 +1,53 @@
+---
+task: object-detection
+library: pytorch
+tags:
+  - object detection
+  - yolo
+  - floor plan
+  - image classification 
+dataset: imagenet # Если вы использовали imagenet как основу или похожий
+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:**
+```bash
+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