README.md

---
license: mit
library_name: ultralytics
pipeline_tag: object-detection
---
# 🦓 Модель `traficlight.pt` — Обнаружение пешеходных светофоров для мобильных роботов

Модель `traficlight.pt` разработана для задачи **обнаружения пешеходных светофоров** с целью распознавания состояния сигнала — **красного** или **зелёного**.  
Она основана на современной архитектуре **YOLOv8** от [Ultralytics](https://github.com/ultralytics/ultralytics) и предназначена для применения в **мобильных роботах**, передвигающихся в городской среде.

---

## 🎯 Назначение

Модель ориентирована на использование в проектах **мобильной робототехники** и системах машинного зрения:
🔴🟢 Определение текущего сигнала светофора — **красный** или **зелёный**
| Зеленый сигнал | Красный сигнал |
|----------|-------------|
| ![input](https://huggingface.co/Aleton/traficlight/resolve/main/green.png) | ![output](https://huggingface.co/Aleton/traficlight/resolve/main/red.jpg) |

---

## ⚙️ Характеристики
| Параметр                   | Значение                               |
|----------------------------|----------------------------------------|
| 📦 Архитектура             | YOLOv8n                                |
| 📐 Количество слоёв        | 129 (fused: 72)                        |
| 🧮 Параметров              | 3,011,238 (fused: 3,006,038)           |
| 🧠 Градиентов              | 0 (модель в режиме инференса)         |
| ⚙️ FLOPs                   | 8.2 GFLOPs (fused: 8.1 GFLOPs)         |
| 🎯 Количество классов      | 2 (цвета светофора)               |
---

## 🚀 Пример использования

```python
from ultralytics import YOLO
import cv2

# Загрузка модели
model = YOLO("traficlight.pt")

# Загрузка изображения 
img = cv2.imread("frame.jpg")

# Предсказание
results = model(img)

# Отображение результата
results[0].show()