red_cube_yolo

Ultralytics YOLO 객체 탐지 모델입니다. 학습 실행 cube 의 결과입니다.

• 클래스 (1개): cube
• 입력 해상도: 640 x 640
• 베이스 모델: yolo26n.pt

성능

79 epoch 학습 후 validation 결과입니다.

지표	값
Precision	0.9100
Recall	0.9275
mAP@50	0.9657
mAP@50-95	0.9637

사용법

pip install ultralytics huggingface_hub

from huggingface_hub import hf_hub_download
from ultralytics import YOLO

weights = hf_hub_download("roboseasylabs/red_cube_yolo", "best.pt")
model = YOLO(weights)

results = model.predict("image.jpg", conf=0.25, iou=0.45)
results[0].show()

학습 설정

항목	값
베이스 가중치	yolo26n.pt
epochs	200
imgsz	640
batch	16
patience	20

데이터셋 · 파이프라인

• 데이터셋: https://universe.roboflow.com/s-workspace-7c6k7/red_cube-rjoad
• 학습 파이프라인(촬영 → 프레임 분할 → 라벨링 → 학습 → 추론): https://github.com/roboseasy/YOLO

한계

• 단일 환경에서 수집한 데이터로 학습했습니다. 배경·조명·카메라가 바뀌면 성능이 떨어질 수 있습니다.
• 640x640 입력 기준입니다. 아주 작게 찍힌 물체는 놓칠 수 있습니다.