Другоеtieubaoca
CiviWatch Traffic Models
детекторы трафика для городских камер
1 мин чтения
CiviWatch Traffic Models — набор из трёх дообученных детекторов объектов для CiviWatch v2. Релиз tieubaoca обучен на 25 977 HD-кадрах (299 157 боксов) с городских CCTV Хошимина и сбалансированных аннотациях пешеходов и препятствий. Формат ONNX, шесть классов, версии для CPU и edge-устройств.
🔥 Ключевые особенности
- 🚀 Три модели: YOLOX-Tiny 416, YOLOX-s 640 и YOLO26s 640 NMS-free; ONNX и исходные веса.
- 👀 6 классов: person, two_wheeler, car, bus, truck, obstacle_object.
- 🔥 Overall Recall@0.4 — 89.5–95.0%, validation mAP50 — 82.1–90.2%.
- ⚡ YOLOX-Tiny: ONNX 20.2 MB, P50 20.6 ms на CPU и до 24.3 FPS на 720p.
- 🧐 Лицензии: YOLOX — Apache-2.0, YOLO26s — AGPL-3.0.
👀 Пример
huggingface-cli download tieubaoca/CiviWatch-Traffic-Models --local-dir models/hf-civiwatch
python run_edge.py --module-config fixtures/sample_module_config.json --source file --file sample_01.mp4 --manifest models/hf-civiwatch/yolox-tiny-416/manifest.json --model models/hf-civiwatch/yolox-tiny-416/yolox_tiny_civiwatch_416.onnxПодробнее
Overall Recall@0.4: YOLOX-Tiny 89.5%, YOLOX-s 93.4%, YOLO26s 95.0%; mAP50 — 82.1/88.6/90.2%.YOLOX-Tiny: 20.6 ms CPU P50, до 24.3 FPS; YOLOX-s — 93.7 ms; YOLO26s — 46.5 ms.
Ночной Recall — 91.9–93.5%.
Обучены на CCTV Хошимина: классы и сценарии ограничены городским трафиком.
Комментарии