Характеристики

Лицензия: AGPL 3.0
Библиотека: ultralytics
Опубликована: 20 июн 2026

Ссылки

yolo11n-basketball-court-keypoints

Модель YOLO11n-Pose обнаруживает 48 ориентиров баскетбольной площадки на кадрах трансляций и возвращает их координаты в пикселях.

123скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 июн 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

koppolusameer/yolo11n-basketball-court-keypoints — модель семейства YOLO11n-Pose, дообученная автором на наборе koppolusameer/basketball-keypoint-detection-yolov8 для обнаружения ориентиров баскетбольной площадки на кадрах трансляций. Она принимает изображение и выдаёт координаты 48 ключевых точек в пикселях вместе с оценками уверенности. Результаты можно использовать для последующей регистрации площадки и анализа видео; для преобразования пиксельных координат в координаты площадки отдельно нужны гомография и карта соответствия индексов точек местам на площадке. Модель основана на yolo11n-pose.pt и распространяется в формате PyTorch через Ultralytics. Лицензия — AGPL-3.0.

Сценарии применения

поиск ориентиров баскетбольной площадки на кадрах матча
регистрация площадки по видеотрансляции
подготовка координат площадки для последующего анализа видео

Ограничения

Модель выдаёт точки в пикселях и сама не преобразует их в координаты площадки: для этого требуются отдельная гомография и карта соответствия индексов точек. Обучение описано для кадров баскетбольных трансляций; устойчивость на иных ракурсах и условиях не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей 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

YOLO11n basketball court keypoint detector

Fine-tuned yolo11n-pose.pt on koppolusameer/basketball-keypoint-detection-yolov8 (48-slot court skeleton) to detect court landmarks in broadcast frames.

Outputs keypoints in PIXEL coordinates. Converting to court coordinates (homography) is a separate downstream step requiring an index->court-location map.

Load & run

from ultralytics import YOLO
from huggingface_hub import hf_hub_download
weights = hf_hub_download("koppolusameer/yolo11n-basketball-court-keypoints", "best.pt")
model = YOLO(weights)
r = model("frame.jpg")[0]
kxy   = r.keypoints.xy[0].cpu().numpy()    # (48,2) pixel coords
kconf = r.keypoints.conf[0].cpu().numpy()  # (48,) confidence

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: 6cb8992