YAML Metadata
Warning:
empty or missing yaml metadata in repo card
(https://huggingface.co/docs/hub/model-cards#model-card-metadata)
Введение / Introduction
RUS:
- Этот репозиторий предоставляет удобный интерактивный интерфейс для YOLOv8, и этот интерфейс создан на базе Streamlit.
- В таблицу ниже, помимо стандартных моделей, включены модели, обученные на основе датасетов с Roboflow:
- Определение автомобильных номеров - Car plate detection Computer Vision Project
- Определение транспортных средств при разном времени суток и погодных условиях - Smart city cars detection Computer Vision Project
ENG:
- This repository supply a user-friendly interactive interface for YOLOv8 and the interface is powered by Streamlit
- The table below, in addition to standard models, includes models trained based on datasets from Roboflow:
- Determination of license plates - Car plate detection Computer Vision Project
- Identification vehicles under different times of day and weather conditions - Smart city cars detection Computer Vision Project
Функции / Features
RUS:
- Доступные типы задачи: Обнаружение транспорта, обнаружение гос.номера автомобиля, сегментация, обнаружения объектов
- Доступные модели обнаружения/сегментации:
DetlicPl_s
DetlicPl_l
Veh_Det
yolov8n
,yolov8s
,yolov8m
,yolov8l
,yolov8x
yolov8n-seg
,yolov8s-seg
,yolov8m-seg
,yolov8l-seg
,yolov8x-seg
- Несколько входных форматов:
Изображение
,Видео
,Вебкамера
ENG:
- Available task types: Vehicle detection, license plate detection, segmentation, object detection.
- Available detection/segmentation models:
DetlicPl_s
DetlicPl_l
Veh_Det
yolov8n
,yolov8s
,yolov8m
,yolov8l
,yolov8x
yolov8n-seg
,yolov8s-seg
,yolov8m-seg
,yolov8l-seg
,yolov8x-seg
- Multiple input formats: Multiple input formats.
Image
,Video
,Webcam
Интерактивный интерфейс / Interactive Interface
Интерфейс ввода изображения / Image Input Interface
Интерфейс ввода видео / Video Input Interface
Интерфейс ввода веб-камеры / Webcam Input Interface
Установка / Installation
Скачать и распаковать репозиторий / Download and unzip repository
https://github.com/yaroslavski88/Yolov8_Object_detection_v1.0_app
Установить пакеты / Install packages
# yolov8 dependencies
pip install ultralytics
# Streamlit dependencies
pip install streamlit
Загрузите предварительно обученные веса обнаружения YOLOv8 / Download Pre-trained YOLOv8 Detection Weights
- RUS: Создайте каталог с именем
weights
, создайте подкаталог с именемdetection
и сохраните загруженные веса обнаружения объектов YOLOv8 внутри этого каталога. Файлы весов можно скачать из таблиц ниже. - ENG: Create a directory named
weights
and create a subdirectory nameddetection
and save the downloaded YOLOv8 object detection weights inside this directory. The weight files can be downloaded from the tables below.
Обнаружение транспорта, обнаружение гос.номера автомобиля / Vehicle detection, license plate detection models |
---|
DetlicPl_s |
DetlicPl_l |
Veh_Det |
Модели Yolov8 (Обнаружение) / Models Yolov8 (Detection) |
YOLOv8n |
YOLOv8s |
YOLOv8m |
YOLOv8l |
YOLOv8x |
Модели Yolov8 (Сегментация) / Models Yolov8 (Segmentation) |
YOLOv8n |
YOLOv8s |
YOLOv8m |
YOLOv8l |
YOLOv8x |
Запуск / Run
streamlit run app.py
- RUS: Затем запустится сервер Streamlit и автоматически откроется в веб-браузере страница Streamlit по умолчанию.
- ENG: Then will start the Streamlit server and open your web browser to the default Streamlit page automatically.