Характеристики

Библиотека: ultralytics
Опубликована: 18 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

yolo11m-cad-obb

sonspeed

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Детектор YOLO11m-OBB находит и локализует 27 типов символов на электрических схемах и CAD-чертежах.

115скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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

sonspeed/yolo11m-cad-obb — детектор ориентированных ограничивающих рамок для поиска символов на электрических схемах и CAD-чертежах. Модель основана на архитектуре YOLO11m-OBB и использует библиотеку Ultralytics; она распознаёт 27 типов символов. Для обучения применялись синтетические тайлы SAHI размером 640×640 с разделением обучающей и проверочной выборок по файлам.

Модель предназначена для обнаружения символов и определения их положения и ориентации на изображениях фрагментов чертежей. В карточке приведены результаты проверки: mAP50 0,9122 и mAP50-95 0,8667. Для обработки изображения его нужно подать детектору, например, с размером изображения 640 пикселей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

поиск электрических символов на CAD-чертежах
обнаружение ориентированных символов на фрагментах схем
автоматическая разметка типов символов на чертежах
подготовка результатов детекции для последующего разбора схем

Ограничения

Модель обучена на синтетических тайлах и 27 заданных типах символов; качество на реальных чертежах и символах вне этих классов в карточке не подтверждено. Показатели в карточке относятся к валидации, а сведения о лицензии отсутствуют.

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

YOLOv11m-OBB CAD symbol baseline

Oriented bounding-box detector for electrical / CAD drawing symbols.

Trained on synthetic 640×640 SAHI tiles with file-level train/val isolation.

Model

Architecture: YOLO11m-OBB (yolo11m-obb.pt)
Optimizer: AdamW
Learning rate schedule: cosine
Image size: 640
Classes: 27 symbol types
Mosaic: disabled
Mixup: disabled
Horizontal flip: disabled
Vertical flip: disabled
Rotation: disabled

Validation

Best epoch: 144
mAP50: 0.9122
mAP50-95: 0.8667

Classes

0: CF
1: CHO
2: DO-F
3: DO-W
4: DR-C
5: DR-F
6: DR-W
7: EBR
8: EBU
9: EL
10: FR-C
11: FR-W
12: JB
13: JB-Flush
14: LED
15: LM
16: LM-C
17: LMW
18: PF
19: SL
20: SPR
21: SR-W
22: TDO-F
23: TDO-W
24: TO-F
25: TO-W
26: WF

Inference

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("best.pt")
results = model.predict("tile.png", imgsz=640)

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: 7290d8e