Fire and Smoke Detection Model
base model: yolo26n.pt
best map50 (box): 0.772
parameters: epochs=100, imgsz=640, batch=256, workers=12, patience=30
Dataset
Article: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10095020.2024.2347922
fire_yolo
Поиск объектовИзображение → bounding_boxes
Дообученная на обнаружение огня и дыма модель YOLO26 для поиска этих объектов на изображениях.
0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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
seawsurf/fire_yolo — модель компьютерного зрения для обнаружения огня и дыма на изображениях. Она создана на основе Ultralytics/YOLO26 и дообучена для задачи детекции объектов; в README указана базовая модель yolo26n.pt. Модель предназначена для выявления очагов огня и дыма в кадрах, например, при автоматическом мониторинге помещений или территорий.
Для обучения указаны 100 эпох, размер изображения 640 и batch size 256. В README приведено значение mAP50 для рамок объектов — 0,772. Модель опубликована в формате PyTorch под лицензией CC BY 4.0. Данных о видеовходе или дополнительных языковых функциях карточка не приводит.
Сценарии применения
- обнаружение огня на изображениях с камер наблюдения
- обнаружение дыма на изображениях и видеокадрах
- автоматический мониторинг пожароопасных территорий
- поиск огня и дыма на снимках для проверки тревожных событий
Ограничения
Указанный в README mAP50 равен 0,772; карточка не уточняет условия и набор данных для этой оценки. Специализация на огне и дыме не подтверждает надёжную работу на иных классах объектов или в условиях, отличающихся от обучающих данных.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.
- Ревизия весов
- 9403f23