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
manga_bubbles_detect
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 — полный пайплайн перевода манги (детекция пузырей → OCR → inpaint → LLM → отрисовка).
Использование
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 — модель скачивается отсюда при первом запуске.
Данные для обучения
Обучена на комбинированном датасете, опубликованном в PSImera/manga_bubbles_detect:
- manga.v4i (Roboflow) — 1304/189/103 страниц train/valid/test
- 1079 дополнительных страниц из DLS Manga Translator, откорректированных вручную в CVAT
Скрипты и отчёты обучения: training/
