ModelPublicadoExterno

Yolo Seg TextRegion TextLine Manuscript

Version : 1.0 | Date : 22/05/2026

Fuentehuggingface.co/LaMOP/Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript/tree/dffa4d118cf1ea7743763ffdc5ce7eadf0d30304

TipoOtherModelo baseUltralytics/YOLO26VersiónRevision dffa4d1Ccalidad

Fuente del modelo

Tipo: Other
Tamaño del archivo: 6,26–135 MB
Modelo base: Ultralytics/YOLO26
Versión: vRevision dffa4d1
Actualizado: 8 oct 2026
Descargas: 0
Fuente: Hugging Face

Descripción de la fuente

Fiche Technique : Modèles YOLOv26n,x (Ultralytics)

Version : 1.0 | Date : 22/05/2026

Informations générales

Modèles YOLOv26 spécialisés pour la segmentation de régions de texte (TextRegion) et de lignes de texte (TextLine) dans des manuscrits médievaux.

Cas d'usage : HTR.

Champ	SegN	SegX
Nom du modèle	`Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript-SegN.pt`	`Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript-SegX.pt`
Librairie	Ultralytics YOLOv8.4.49	Ultralytics YOLOv8.4.49
Type	Segmentation d’instances	Segmentation d’instances
Architecture	YOLOv26n (nano)	YOLOv26x (extra-large)
Taille des poids	~6.6 Mo	~141 Mo
Résolution d’entrée	640x640 (par défaut)	640x640 (par défaut)
Classes	2 (TextRegion, TextLine)	2 (TextRegion, TextLine)
Framework	PyTorch ≥ 2.0	PyTorch ≥ 2.0
Licence	CC-Zero	CC-Zero

Performances

Métrique	Valeur SegN	Valeur SegX
mAP50-95 (val)	63.98%	68.73%
mAP50 (val)	82.25%	84.92%
Précision (P)	0.88186	0.90743
Rappel (R)	0.76673	0.80739

Dataset

Composition

Taille totale : 6599 images (5279 train / 1320 val).
Format d’annotation : YOLO (fichiers .txt avec masques de segmentation).

Courbes et visualisations

Courbe PR (Precision-Recall) :

Courbe PR pour le modèle SegN

Courbe PR SegN

Courbe PR pour le modèle SegX

Courbe PR SegX

Matrice de confusion :

Confusion Matrix pour le modèle SegN

Confusion Matrix SegN

Confusion Matrix pour le modèle SegX

Confusion Matrix SegN

Exemple de détection :

Exemple sur le manuscrit "FRAD052_8H033_0043, Arch. dép. Haute-Marne, 8 H 33, Vrécourt n°7", disponible sur l'entrepôt de données Nakala

Exemple

Utilisation**

Installation

pip install ultralytics==8.4.49 torch torchvision

Inférence

from ultralytics import YOLO

# Charger le modèle
model = YOLO("Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript-SegX.pt")

# Prédiction sur une image
results = model.predict("document.jpg", conf=0.5, show=True)

# Accéder aux masques de segmentation
for result in results:
    masks = result.masks.data  # Tensor des masques
    boxes = result.boxes.data   # Boîtes englobantes

Remerciements:

Nous remercions l’Institut Jacques Monod pour la fourniture des ressources informatiques et de traitement des données nécessaires à ce travail.

Fuentes

1 fuente

Hugging FacePrincipalVersión dffa4d118cf1ea7743763ffdc5ce7eadf0d30304

huggingface.co/LaMOP/Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript/tree/dffa4d118cf1ea7743763ffdc5ce7eadf0d30304

Verificado 25 ago

Artefactos del modelo

2 artefactos

Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript-SegN.pt

pt · 6,26 MB · SHA-256 f9900ca3420d…74fd · Hugging Face

Descargar

Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript-SegX.pt

pt · 135 MB · SHA-256 dac7c9e3182a…1818 · Hugging Face

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Extractos de fuentes

2 extractos

Readme25 agohuggingface.co/LaMOP/Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript

--- license: cc0-1.0 base_model: - Ultralytics/YOLO26 pipeline_tag: image-segmentation tags: - document-layout - yolo - document-layout-analysis --- # **Fiche Technique : Modèles YOLOv26n,x (Ultralytics)** *Version : 1.0 | Date : 22/05/2026* --- ## **Informations générales** Modèles **YOLOv26** spécialisés pour la **segmentation de régions de texte (TextRegion) et de lignes de texte (TextLine)** dans des manuscrits médievaux. **Cas d'usage** : HTR. | **Champ** | **SegN** | **SegX** |-------------------------|-----------------------------------|----------------------------------- | **Nom du modèle** | `Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript-SegN.pt` | `Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript-SegX.pt` | **Librairie** | Ultralytics YOLOv8.4.49 | Ultralytics YOLOv8.4.49 | **Type** | Segmentation d’instances | Segmentation d’instances | **Architecture** | YOLOv26n (nano) | YOLOv26x (extra-large) | **Taille des poids** | ~6.6 Mo | ~141 Mo | **Résolution d’entrée** | 640x640 (par défaut) | 640x640 (par défaut) | **Classes** | 2 (TextRegion, TextLine) | 2 (TextRegion, TextLine) | **Framework** | PyTorch ≥ 2.0 | PyTorch ≥ 2.0 | **Licence** | CC-Zero | CC-Zero --- ## **Performances** | **Métrique** | **Valeur SegN** | **Valeur SegX** | | -------------- | ---------- | ---------- | | mAP50-95 (val) | 63.98% | 68.73% | | mAP50 (val) | 82.25% | 84.92% | | Précision (P) | 0.88186 | 0.90743 | | Rappel (R) | 0.76673 | 0.80739 | --- ## **Dataset** ### **Composition** - **Taille totale** : **6599 images** (5279 train / 1320 val). - **Format d’annotation** : YOLO (fichiers `.txt` avec masques de segmentation). --- --- ## **Courbes et visualisations** - **Courbe PR (Precision-Recall)** : Courbe PR pour le modèle SegN ![Courbe PR SegN](Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript-SegN/BoxPR_curve.png) Courbe PR pour le modèle SegX ![Courbe PR SegX](Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript-SegX/BoxPR_curve.png) - **Matrice de confusion** : Confusion Matrix pour le modèle SegN ![Confusion Matrix SegN](Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript-SegN/confusion_matrix_normalized.png) Confusion Matrix pour le modèle SegX ![Confusion Matrix SegN](Yolo-Seg-TextRegion-TextLine-Manuscript-SegX/confusion_matrix_normalized.png) - **Exemple de détection** : Exemple sur le manuscrit "FRAD052_8H033_0043, Arch. dép. Haute-Marne, 8 H 33, Vrécourt n°7", disponible sur l'entr...

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