Zebra Crossing

🧠 Характеристики модели

🔧 Примеры использования

from ultralytics import YOLO
import cv2

model = YOLO("zebra.pt")  # путь к модели

image = cv2.imread("img/input.jpg")
results = model(image)

results[0].save(filename="out.jpg")  # сохранение с масками

--- license: mit library_name: ultralytics tags: - image-segmentation - yolo - yolov8 - computer-vision --- # 🦓 YOLOv8 — Сегментация пешеходных переходов 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). | Оригинал | Сегментация | |----------|-------------| |  |  | --- ## 🧠 Характеристики модели | Параметр | Значение | |----------------------------|--------------------------------------| | 📦 Архитектура | YOLOv8n-seg | | 📐 Количество слоёв | 151 (fused: 85) | | 🧮 Параметров | 3,263,811 (fused: 3,258,259) | | 🧠 Градиентов | 0 (модель в режиме инференса) | | ⚙️ FLOPs | 12.1 GFLOPs (fused: 12.0 GFLOPs) | | 🎯 Количество классов | 1 (пешеходный переход / зебра) | ## 🔧 Примеры использования ```python from ultralytics import YOLO import cv2 model = YOLO("zebra.pt") # путь к модели image = cv2.imread("img/input.jpg") results = model(image) results[0].save(filename="out.jpg") # сохранение с масками ```