Характеристики

Размер весов: 24,5 МБ
Лицензия: AGPL 3.0
Библиотека: ultralytics
Опубликована: 29 мая 2026

Ссылки

Hugging Face

yolov8n-license-plate

joker5914

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Детектор YOLOv8n для обнаружения областей автомобильных номерных знаков на изображениях.

605скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены29 мая 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

joker5914/yolov8n-license-plate — модель обнаружения автомобильных номерных знаков на изображениях, размещённая пользователем joker5914. По названию и данным репозитория это вариант YOLOv8n, обученный на наборе keremberke/license-plate-object-detection. В репозитории есть контрольная точка Ultralytics и экспорт в ONNX, подготовленный для компилятора Hailo Dataflow Compiler.

Модель предназначена для поиска и локализации номерных знаков на изображениях, например в системах видеонаблюдения и автоматизированного контроля транспорта. Карточка не сообщает метрики качества и не описывает распознавание символов, поэтому модель следует рассматривать как детектор областей номерных знаков, а не как систему чтения номера. Лицензия репозитория — AGPL-3.0.

Сценарии применения

поиск номерных знаков на фотографиях автомобилей
локализация номерных знаков в кадрах видеонаблюдения
выделение областей номеров перед передачей в OCR
подготовка детектора для компиляции в Hailo Dataflow Compiler

Ограничения

Карточка не приводит метрик точности и не подтверждает распознавание символов на номерах; качество OCR потребует отдельной модели. Условия распространения и использования определяются лицензией AGPL-3.0.

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 IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

joker5914/yolov8n-license-plate

YOLOv8n fine-tuned on keremberke/license-plate-object-detection for license-plate detection.

Trained on Hugging Face Jobs from Dismissal.

Input size: 640x640
Epochs: 100
Base model: yolov8n.pt
Dataset: keremberke/license-plate-object-detection (full)

Final metrics (last epoch):

epoch,time,train/box_loss,train/cls_loss,train/dfl_loss,metrics/precision(B),metrics/recall(B),metrics/mAP50(B),metrics/mAP50-95(B),val/box_loss,val/cls_loss,val/dfl_loss,lr/pg0,lr/pg1,lr/pg2
96,3639.87,0.89518,0.315,0.98844,0.98122,0.97174,0.983,0.70103,1.05591,0.35886,1.01002,3.21885e-05,3.21885e-05,3.21885e-05

Files

best.pt — best Ultralytics checkpoint (use with YOLO(...))
best.onnx — ONNX export ready for Hailo Dataflow Compiler
results.csv — per-epoch loss + mAP metrics

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: 8286762