/ Модель

Характеристики

Библиотека
ultralytics
Опубликована
26 июн 2025

chess-board-segmentation

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes

Модель YOLO11 обнаруживает и классифицирует белые и чёрные шахматные фигуры на изображениях доски.

115скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 июн 2025

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

Модель dopaul/chess-board-segmentation разработана автором репозитория на базе архитектуры YOLO11 и предназначена для обнаружения и классификации шахматных фигур на изображениях шахматной доски. Она использует Ultralytics YOLO и распространяется в формате PyTorch; модель распознаёт пешки, ладьи, коней, слонов, ферзей и королей обоих цветов.

Модель подходит для автоматического определения расположения фигур на снимках шахматных партий, оцифровки досок и построения приложений для анализа шахматных позиций. В README заявлена устойчивость к разным наборам фигур и условиям освещения. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся сведениям определить нельзя.

Сценарии применения

  • распознавание фигур на фотографии шахматной доски
  • определение типа и цвета шахматных фигур
  • автоматическое считывание позиции для шахматного приложения

Ограничения

Модель предназначена для обнаружения фигур на изображениях шахматной доски; качество зависит от того, насколько фигуры различимы на изображении. Лицензия и количественные показатели качества в доступных материалах не приведены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Chess Piece Detection Model

This is a YOLO model trained to detect chess pieces on a chessboard.

Model Details

  • Model Type: YOLO11 Object Detection
  • Task: Chess piece detection and classification
  • Framework: Ultralytics YOLO
  • Repository: dopaul/chess-board-segmentation

Files

The following files are included in this model:

  • best.pt

Usage

from ultralytics import YOLO

# Load the model
model = YOLO('path/to/best.pt')

# Run inference
results = model('path/to/chess_image.jpg')

# Display results
results[0].show()

Model Performance

This model can detect and classify various chess pieces including:

  • Pawns
  • Rooks
  • Knights
  • Bishops
  • Queens
  • Kings

For both black and white pieces.

Training Data

The model was trained on chess piece datasets to achieve robust detection across different chess sets and lighting conditions.

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
c4aba54

0 моделей