Upload README.md

README.md

@@ -0,0 +1,71 @@
+---
+license: cc-by-4.0
+tags:
+  - ultralytics
+  - yolo11
+  - instance-segmentation
+  - solar-panel
+  - computer-vision
+library_name: ultralytics
+pipeline_tag: image-segmentation
+---
+
+# Solar Panel Inspection — Two-Stage Instance Segmentation
+
+โมเดลตรวจสภาพแผงโซลาร์เซลล์แบบ **two-stage instance segmentation** ด้วย YOLO11s-seg:
+**Stage 1** หาขอบเขตของแผงแต่ละแผง และ **Stage 2** ตรวจ defect 4 กลุ่ม (`dust`, `bird_drop`, `physical_damage`, `leaf`) จากนั้นจับคู่ defect กับแผง คำนวณ **severity** (สัดส่วนพื้นที่ defect ต่อพื้นที่แผง) และแปลงเป็นคำแนะนำการบำรุงรักษาแบบ rule-based รายแผง
+
+repo นี้เก็บ checkpoint ของทั้งสอง stage โดย Stage 2 เป็นเวอร์ชันหลังเพิ่ม clean-negative images (`v2`) ซึ่งใช้ใน deployment จริง
+
+- **Demo (Gradio):** <https://huggingface.co/spaces/wcahca/solar-panel-inspection>
+- **Code:** <https://github.com/wachirawit-charoenkitpeeti/Solar-Panel-Inspection>
+
+
+> โมเดลนี้เป็นเครื่องมือคัดกรองเบื้องต้น ไม่ได้ออกแบบมาแทนการตรวจของผู้เชี่ยวชาญ
+
+## Contents
+
+| File | Stage | คำอธิบาย |
+|---|---|---|
+| `stage1_panel.pt` | Stage 1 | panel instance segmentation (1 class: `panel`) |
+| `stage2_defect_v2.pt` | Stage 2 (v2) | defect instance segmentation (4 classes) หลังเพิ่ม clean negatives |
+
+
+
+## Usage
+
+```python
+from huggingface_hub import hf_hub_download
+from ultralytics import YOLO
+import numpy as np
+
+REPO = "wcahca/solar-panel-inspection"
+
+# โหลดทั้งสอง stage
+panel_model  = YOLO(hf_hub_download(REPO, "stage1_panel.pt"))
+defect_model = YOLO(hf_hub_download(REPO, "stage2_defect.pt"))
+
+img = "panel.jpg"
+PANEL_CONF = DEFECT_CONF = 0.25
+NMS_IOU = 0.70
+IMGSZ = 640
+
+panels  = panel_model.predict(img, conf=PANEL_CONF,  iou=NMS_IOU, imgsz=IMGSZ)[0]
+defects = defect_model.predict(img, conf=DEFECT_CONF, iou=NMS_IOU, imgsz=IMGSZ)[0]
+
+```
+
+
+## Credits
+
+**Datasets (CC BY 4.0)**
+- solar-panel-b1cmz — <https://universe.roboflow.com/dhanashree-meshram-rcbmv/solar-panel-b1cmz>
+- solar-panel-o6dwf — <https://universe.roboflow.com/solar-panel-damage-detectionsegmentation/solar-panel-o6dwf>
+- bird_dust_leaf — <https://universe.roboflow.com/panneauxphotovoltaique/bird_dust_leaf>
+- IA-Cobotics — <https://www.ia-cobotics.com/research-projects/pv-inspection>
+
+**Tools:** Ultralytics YOLO11-seg, SAM 2.1, GroundingDINO, CVAT, Gradio, Hugging Face
+
+## License
+
+CC-BY-4.0