YOLOv8s, дообученная для сегментации солнечных панелей на изображениях.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это модель YOLOv8s для сегментации солнечных панелей на изображениях. Она разработана на базе YOLOv8 и обучена на наборе данных солнечных панелей; для запуска автор рекомендует библиотеку Ultralytics. Модель принимает изображения и выделяет на них области панелей в виде масок сегментации.
Модель предназначена для анализа снимков с солнечными панелями, например для их обнаружения и локализации на изображениях. Репозиторий содержит веса PyTorch, а для применения автор предлагает запускать сегментацию через Ultralytics или использовать Inference API на Roboflow. Лицензия — MIT.
Карточка не приводит численные оценки качества и подробности состава обучающего набора, поэтому пригодность для конкретных типов снимков и условий съёмки следует проверять отдельно.
Карточка не содержит количественных метрик качества или подробностей о наборе данных; проверьте модель на целевых снимках и условиях съёмки.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
YOLOv8s trained on solar panels dataset https://app.roboflow.com/rzeszow-university-of-technology/solar-panels-seg/2
Inference API: On Roboflow
Labels:
Predictions:
yolo segment predict model=best.pt imgsz=640 save=True source=image.png
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · ultralytics
Модели Ultralytics YOLO требуют отдельного рантайма.