raqIA EPI-2 🧤👓🥾

Detector de EPI de mãos, olhos e pés — luvas, óculos de proteção e botas — em imagens e vídeo. Segundo modelo da série aberta da raqIA, complementar ao EPI-1 (capacete/colete).

Classes: luva 🟢 óculos 🟢 bota 🟢 · sem_luva 🔴 sem_oculos 🔴 sem_bota 🔴

Feito pela raqIA — IA em blocos para indústria. Licença Apache-2.0: use comercialmente, modifique, redistribua.

Por que existe

Capacete todo mundo checa. O acidente grave comum é mão, olho e pé — e quase nenhum modelo aberto detecta esses EPIs com documentação em português. EPI-2 preenche esse buraco: ele não só vê a luva, ele vê a mão sem luva.

Uso rápido

pip install -r requirements.txt
python infer.py --model epi-2.onnx --input foto.jpg --output resultado.jpg

Verde = EPI presente · Vermelho = EPI ausente (mão/olho/pé sem proteção).

Treinamento

python download_dataset.py   # baixa BIDJOE/ppe-14classes (28.8k imagens, YOLO)
python yolo_to_coco.py       # converte p/ COCO e remapeia p/ as 6 classes
python train.py --size small --epochs 16
python export_onnx.py        # gera epi-2.onnx

Base: RF-DETR (Apache-2.0). Dataset: BIDJOE/ppe-14classes — 28.821 imagens (Roboflow Universe "PPEs", CC BY). Remapeado de 14 → 6 classes focadas em mãos/olhos/pés.

Métricas

Medidas no split de validação (imagens que o modelo nunca viu no treino):

Métrica	Valor
mAP50	0.599
mAP50:95	0.301
Precisão	0.678
Recall	0.591
Tamanho	~121 MB (ONNX, FP32, RF-DETR Small @512)
Hardware de treino	RTX 3060 12GB

Checkpoint selecionado na época 2 (melhor mAP50:95 EMA); épocas posteriores começaram a refluir — dataset com objetos pequenos (luva/óculos em frame cheio).

Limitações honestas

Dataset é majoritariamente canteiro/indústria genérica; em chão de fábrica real (luz baixa, EPI sujo) pode precisar de fine-tuning com fotos suas.
Classes "sem X" dependem da mão/rosto/pé estar visível no frame.
Imagens do dataset foram redimensionadas para 416px; detalhes pequenos (luva fina em frame 4K) exigem crop.

Série EPI

EPI-1 — capacete, sem-capacete, colete (mAP50 0,938)
EPI-2 — luvas, óculos, botas + faltas (este repo)

Citação

@misc{raqia-epi-2,
  title={raqIA EPI-2: Detector de luvas, oculos e botas},
  author={raqIA},
  year={2026},
  url={https://huggingface.co/Raqia32/epi-2}
}

Dataset original: PPEs via Roboflow Universe (CC BY).

Downloads last month: -; Downloads are not tracked for this model. How to track