/ Модель
Каталог

Характеристики

Размер весов
115 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
ultralytics
Опубликована
29 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

yolo11x-blueprint-layout-detector

GreenMap
Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Модель YOLO11x обнаруживает область чертежа, блоки легенд и штампы на архитектурных и строительных планах.

92скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены20 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

GreenMap/yolo11x-blueprint-layout-detector — модель обнаружения объектов на архитектурных планах и строительных чертежах, разработанная GreenMap на основе YOLO11x. Она выделяет основную область чертежа, блоки условных обозначений и штампы с названием и метаданными. Модель обучена на архитектурных планировках и строительных чертежах и использует Ultralytics YOLO; размер входа при обучении составлял 1472 × 1472 пикселя.

Модель подходит для автоматической разметки чертежей и извлечения их основных областей перед последующей обработкой. В README приведены метрики валидации для 178 изображений: общие precision 0,971, recall 0,964 и mAP50 0,984. Указанные метрики не гарантируют такую же точность на других типах чертежей или данных. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • поиск основной области на строительном чертеже
  • обнаружение легенд с условными обозначениями
  • поиск штампов и блоков метаданных на чертежах
  • автоматическая разметка архитектурных планировок
  • подготовка чертежей к последующему извлечению данных

Ограничения

Валидация описана для 178 изображений, поэтому качество на других типах чертежей может отличаться. Модель обнаруживает три типа областей и не заявлена как средство распознавания текста или извлечения содержимого блоков.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GreenMap/yolo11x-blueprint-layout-detector

15

Overview

YOLO11x model trained to detect the main layout elements on architectural and construction blueprints.

  • Detects the main drawing area.
  • Detects legend blocks.
  • Detects title blocks.
  • Trained on architectural floor plans and construction drawings.

Classes

IDClassPurpose
0drawing_areaMain drawing area.
1legend_blockLegend with symbols and hatch patterns.
2title_blockDrawing title block and metadata.

Training Metrics

results

Validation Metrics

ClassImagesInstancesPrecisionRecallmAP50mAP50-95
all1789580.9710.9640.9840.921
drawing_area1786940.9520.9780.9880.885
legend_block82860.9630.9150.9680.900
title_block1781780.9981.0000.9950.978

Training

  • Base model: YOLO11x
  • Task: Object Detection
  • Classes: drawing_area, legend_block, title_block
  • Input size: 1472 × 1472
  • Framework: Ultralytics YOLO

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · ultralytics

Нельзя запустить

Модели Ultralytics YOLO требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов
5a85ae5

0 моделей

    Создать бенчмарк