Характеристики

Опубликована: 23 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Abstraction_experiment-camera-models

Mattewkang

Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии

Набор весов YOLO для обнаружения и классификации объектов в зрительно управляемых задачах робота Unitree G1.

134скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 сен 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

Репозиторий Mattewkang содержит веса YOLO для пакета g1_camera проекта Abstraction_experiment, предназначенного для зрительно управляемых задач с роботом Unitree G1 в ROS Noetic. Веса включают детектор кнопок лифта и банок с напитками, классификатор кнопок с метками этажей и командами, а также объединённый детектор кнопок, бутылок и ягод. Модельный репозиторий распространяет файлы PyTorch; карточка не сообщает число параметров или длину контекста, которые здесь не относятся к описанным весам детекторов.

Модели применяются в узлах обнаружения объектов и классификации для манипуляций робота, включая нажатие кнопок лифта и сбор ягод. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

обнаружение кнопок лифта и банок с напитками
классификация кнопок лифта по этажам и командам
обнаружение бутылок и ягод для роботизированного сбора
распознавание объектов для управления манипуляциями Unitree G1

Ограничения

Карточка описывает веса для заданного набора классов и сценариев; применение к другим объектам не подтверждено. Лицензия и количественные показатели качества не приведены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели IV.10Отраслевые задачиДом, личная жизнь, уход и повседневные задачиAI помогает помогать человеку планировать повседневные дела и безопасно управлять домашней средой.30 задач962модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Abstraction_experiment camera models

YOLO weights used by the g1_camera package of Abstraction_experiment (Unitree G1 vision-guided grasping, elevator-button press and berry picking, ROS Noetic).

File	Used by	Classes
`find_elevator_bottle.pt`	`object_detector_node` (default detector)	0: button, 1: drink_can
`button_cls.pt`	`object_detector_node` button classifier	up, down, 1, B1..B6, open, close, emergency_yellow, phone
`unified_detector_yolo11s.pt`	`berry_detector_node`	0: button, 1: bottle, 2: berry
`unified_classifier_yolo11s_cls.pt`	`berry_detector_node` ripeness classifier	black, red, white (+ button classes)

Fetch

The project pins this repo's commit and every file's sha256 in g1_camera/config/model_weights.yaml; rosrun g1_camera fetch_weights.py downloads and verifies them into g1_camera/models/. Manual download:

hf download Mattewkang/Abstraction_experiment-camera-models --local-dir g1_camera/models

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели Ultralytics YOLO требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов: 89ce8b5