mitbersh/car-parts-segmentation

AutoInspect - Car Parts Segmentation (YOLO26)

Модель для сегментации деталей автомобиля на изображении. Адаптирована под авто с повреждениями. Часть проекта AutoInspect.

Task

Сегментация деталей автомобиля.

Overview

Модель построена на YOLO26-s. Основные параметры:

• Input image size: 768
• Number of classes: 33
• Side-aware classes: да, модель различает left_* и right_* детали

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-parts-segmentation"

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

model = YOLO(weights_path)

results = model.predict(
    source="path/to/car_image.jpg",
    imgsz=768,
    conf=0.25,
    iou=0.7,
    save=True
)

print(results)

Alternative: CLI Inference

yolo segment predict \
  model=parts_segmentation.pt \
  source=path/to/car_image.jpg \
  imgsz=768 \
  conf=0.25 \
  iou=0.7 \
  save=True