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library_name: ultralytics
license: agpl-3.0
language: pt
pipeline_tag: object-detection
tags:
- object-detection
- yolo
- yolov8
- framenet
- pytorch
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# 👁️ ReINVenTA: YOLOv8 Object Detector (Stage 1)

> **Detector de Elementos de Frame (Fine-Tuned YOLOv8-Medium)**

Este modelo representa o **Estágio 1 (Percepção Simbólica)** do pipeline **ReINVenTA**. Ele atua como os "olhos" do sistema, transformando pixels brutos em uma lista estruturada de entidades presentes na cena.

## 🚀 Sobre o Modelo
Treinado no dataset **Flickr30k Entities**, este modelo foi adaptado para detectar **635 tipos de Elementos de Frame** (ex: `People`, `Clothing`, `Animals`, `Vehicles`, `Tools`).

- **Base Model:** YOLOv8m (Medium)
- **Dataset:** Flickr30k Entities (Bounding Boxes)
- **Função:** Detecção de objetos para construção de vetor simbólico (Neuro-Symbolic Fusion).

## 💻 Como Usar

Para utilizar este modelo, você precisa da biblioteca `ultralytics`.

```bash
pip install ultralytics huggingface_hub
from ultralytics import YOLO
from huggingface_hub import hf_hub_download

# 1. Baixar o modelo do Hub
model_path = hf_hub_download(repo_id="FrameNetBrasil/reinventa-yolo-detection", filename="best.pt")

# 2. Carregar com Ultralytics
model = YOLO(model_path)

# 3. Inferência
results = model("[https://ultralytics.com/images/bus.jpg](https://ultralytics.com/images/bus.jpg)")  # Aceita URL ou caminho local

# 4. Resultados
for result in results:
    result.show()  # Mostra a imagem com caixas
    print(result.names) # Lista de classes detectadas