README.md

---
license: mit
pipeline_tag: image-segmentation
---
# 🦓 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 |
|----------|-------------|
| ![input](https://huggingface.co/Aleton/Zebra_crossing/resolve/main/a.jpg) | ![output](https://huggingface.co/Aleton/Zebra_crossing/resolve/main/out.jpg) |
---
## 🧠 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