Преобразование изображенийИзображение, текст → изображение3 профессии
Модель YOLO11n-pose в формате CoreML находит ключевые точки рта и языка для оценки движения языка влево и вправо по фронтальному изображению.
465скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены6 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
OroSense Lateralization — модель на архитектуре YOLO11n-pose, представленная LucasTakanori в формате CoreML для использования на iOS. Она определяет ключевые точки рта и кончик языка на фронтальном изображении, чтобы оценивать боковое движение языка влево или вправо. Модель принимает RGB-изображения размером 1280 × 1280 и распознаёт четыре ключевые точки; README приводит метрики pose mAP50 0,960 и box mAP50 0,915 на лучшей эпохе обучения.
Модель предназначена для анализа движений языка в клинических записях орально-моторных упражнений и является частью набора OroSense. Она выпущена по лицензии Apache-2.0. Результаты зависят от сходства входных изображений с фронтальными записями, использованными при обучении; данных о проверке на других условиях съёмки или клинических группах в карточке нет.
Сценарии применения
определение положения кончика языка на фронтальном изображении
оценка движения языка влево и вправо
анализ орально-моторных упражнений по видеокадрам
извлечение ключевых точек рта для клинической оценки
Ограничения
Модель обучена на фронтальных записях движений языка, поэтому её надёжность при других ракурсах и условиях съёмки не подтверждена. Она выдаёт координаты ключевых точек, а клиническая интерпретация результата требует отдельной проверки.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
YOLO11n-pose model specialized for tongue lateralization detection (left and right). Trained on frontal oral-motor recordings from a clinical tongue ROM dataset.
Model Details
Property
Value
Architecture
YOLO11n-pose
Input size
1280 × 1280
Keypoints
4
Format
CoreML (.mlpackage)
Training tasks
latR, latL
Epochs
50
Augmentation
Heavy (rotation, scale, HSV, mosaic, mixup)
Keypoints
Index
Name
Description
0
left_commissure
Left corner of the mouth (MediaPipe LM 61)
1
right_commissure
Right corner of the mouth (MediaPipe LM 291)
2
tongue_tip
Annotated tongue tip position
3
upper_lip
Upper lip center / vermilion border (MediaPipe LM 0)
Usage (Swift / iOS)
import CoreML
import Vision
let model = try best(configuration: MLModelConfiguration())
let request = VNCoreMLRequest(model: try VNCoreMLModel(for: model.model))
// input: 1280×1280 RGB image
Training Metrics (best epoch)
Metric
Value
Box mAP50
0.915
Box mAP50-95
0.595
Pose mAP50
0.960
Pose mAP50-95
0.927
Part of OroSense
This model is one of three task-specialized models: