Instructions to use Aleton/sidewalk with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- ultralytics
How to use Aleton/sidewalk with ultralytics:
from ultralytics import YOLOvv8 model = YOLOvv8.from_pretrained("Aleton/sidewalk") source = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg' model.predict(source=source, save=True) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Create README.md
Browse files
README.md
ADDED
|
@@ -0,0 +1,36 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
---
|
| 2 |
+
license: mit
|
| 3 |
+
library_name: ultralytics
|
| 4 |
+
pipeline_tag: object-detection
|
| 5 |
+
---
|
| 6 |
+
# 🦓 Модель `sidewalk .pt` — Обнаружение пешеходных светофоров для мобильных роботов
|
| 7 |
+
|
| 8 |
+
Модель `sidewalk .pt` разработана для задачи **обнаружения пешеходных светофоров** с целью распознавания состояния сигнала — **красного** или **зелёного**.
|
| 9 |
+
Она основана на современной архитектуре **YOLOv8** от [Ultralytics](https://github.com/ultralytics/ultralytics) и предназначена для применения в **мобильных роботах**, передвигающихся в городской среде.
|
| 10 |
+
|
| 11 |
+
---
|
| 12 |
+
|
| 13 |
+
## 🎯 Назначение
|
| 14 |
+
|
| 15 |
+
Модель ориентирована на использование в проектах **мобильной робототехники** и системах машинного зрения:
|
| 16 |
+
|
| 17 |
+
---
|
| 18 |
+
|
| 19 |
+
## 🚀 Пример использования
|
| 20 |
+
|
| 21 |
+
```python
|
| 22 |
+
from ultralytics import YOLO
|
| 23 |
+
import cv2
|
| 24 |
+
|
| 25 |
+
# Загрузка модели
|
| 26 |
+
model = YOLO("sidewalk .pt")
|
| 27 |
+
|
| 28 |
+
# Загрузка изображения
|
| 29 |
+
img = cv2.imread("frame.jpg")
|
| 30 |
+
|
| 31 |
+
# Предсказание
|
| 32 |
+
results = model(img)
|
| 33 |
+
|
| 34 |
+
# Отображение результата
|
| 35 |
+
results[0].show()
|
| 36 |
+
```
|