mitbersh/car-damage-segmentation

AutoInspect - Car Damage Segmentation (YOLO26)

Модель для сегментации повреждений автомобиля на изображении. Часть проекта AutoInspect.

Task

Сегментация повреждений автомобиля.

Overview

Модель построена на YOLO26-m. Основные параметры:

• Input image size: 896
• Number of classes: 6

Модель обучалась в Kaggle-ноутбуке.

Quick Start

Installation

pip install -U ultralytics huggingface_hub

Python Inference

from huggingface_hub import hf_hub_download
from ultralytics import YOLO

repo_id = "mitbersh/car-damage-segmentation"

weights_path = hf_hub_download(
    repo_id=repo_id,
    filename="damage_segmentation.pt"
)

model = YOLO(weights_path)

results = model.predict(
    source="path/to/car_image.jpg",
    imgsz=896,
    conf=0.25,
    save=True
)

print(results)

Alternative: CLI Inference

yolo segment predict \
  model=damage_segmentation.pt \
  source=path/to/car_image.jpg \
  imgsz=896 \
  conf=0.25 \
  save=True