Instructions to use Aleton/Zebra_crossing with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- ultralytics
How to use Aleton/Zebra_crossing with ultralytics:
from huggingface_hub import hf_hub_download from ultralytics import YOLO # pick the weights file from this repo's "Files and versions" tab weights = hf_hub_download("Aleton/Zebra_crossing", "<weights>.pt") model = YOLO(weights) source = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg' model.predict(source=source, save=True) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -2,7 +2,7 @@
|
|
| 2 |
license: mit
|
| 3 |
pipeline_tag: image-segmentation
|
| 4 |
---
|
| 5 |
-
# 🦓 YOLOv8 — Сегментация пешеходных переходов
|
| 6 |
|
| 7 |
Модель `zebra.pt` обучена для **обнаружения и сегментации пешеходных переходов** (разметка "зебра") на изображениях. Основана на архитектуре YOLOv8 (сегментация) от [Ultralytics](https://github.com/ultralytics/ultralytics).
|
| 8 |
|
|
|
|
| 2 |
license: mit
|
| 3 |
pipeline_tag: image-segmentation
|
| 4 |
---
|
| 5 |
+
# 🦓 YOLOv8 — Сегментация пешеходных переходов
|
| 6 |
|
| 7 |
Модель `zebra.pt` обучена для **обнаружения и сегментации пешеходных переходов** (разметка "зебра") на изображениях. Основана на архитектуре YOLOv8 (сегментация) от [Ultralytics](https://github.com/ultralytics/ultralytics).
|
| 8 |
|