Instructions to use PSImera/manga_bubbles_detect with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- ultralytics
How to use PSImera/manga_bubbles_detect with ultralytics:
from ultralytics import YOLOvv8 model = YOLOvv8.from_pretrained("PSImera/manga_bubbles_detect") source = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg' model.predict(source=source, save=True) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 1,680 Bytes
520b2d3 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 | # manga_bubbles_detect
> [English version](README.md)
Модель YOLOv8 для детекции текстовых пузырей на страницах манги. Обнаруживает ограничивающие рамки пузырей (один класс `location-of-bubbles`).
**mAP50 на валидации ≈ 0.977**
Часть проекта [Manga Translate](https://github.com/PSImera/manga_translate) — полный пайплайн перевода манги (детекция пузырей → OCR → inpaint → LLM → отрисовка).

## Использование
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("bubbles_detect.pt")
results = model.predict("page.jpg", conf=0.25, iou=0.5, imgsz=1024)
```
Или автоматически через приложение [Manga Translate](https://github.com/PSImera/manga_translate) — модель скачивается отсюда при первом запуске.
## Данные для обучения
Обучена на комбинированном датасете, опубликованном в [PSImera/manga_bubbles_detect](https://huggingface.co/datasets/PSImera/manga_bubbles_detect):
- [manga.v4i (Roboflow)](https://universe.roboflow.com/manga-wtdm0/manga-mvbxx) — 1304/189/103 страниц train/valid/test
- 1079 дополнительных страниц из [DLS Manga Translator](https://github.com/ikefir34/DLS_Manga_Translator), откорректированных вручную в CVAT
Скрипты и отчёты обучения: [training/](https://github.com/PSImera/manga_translate/tree/main/training)
|