51.2K ·GitHub
Что это такое?
Supervision — это Python-библиотека с готовыми строительными блоками для компьютерного зрения: обработка результатов детекции, сегментации и классификации, аннотаторы, трекеры и утилиты для работы с датасетами, которые подключаются к любой модели.
Supervision — это Python-библиотека с готовыми строительными блоками для компьютерного зрения: обработка результатов детекции, сегментации и классификации, аннотаторы, трекеры и утилиты для работы с датасетами, которые подключаются к любой модели.Это фреймворк или библиотека?Это библиотека, не зависящая от конкретной модели, а не фреймворк и не отдельная модель. Она предоставляет коннекторы, чтобы подключать результаты из таких библиотек, как Ultralytics, Transformers, MMDetection, Inference или RF-DETR.
Это библиотека, не зависящая от конкретной модели, а не фреймворк и не отдельная модель. Она предоставляет коннекторы, чтобы подключать результаты из таких библиотек, как Ultralytics, Transformers, MMDetection, Inference или RF-DETR.Как добавить её в проект?Установите через pip в окружении с Python 3.10+: pip install supervision. Установка через conda, mamba и из исходников описана в руководстве.
Установите через pip в окружении с Python 3.10+: pip install supervision. Установка через conda, mamba и из исходников описана в руководстве.Нужен ли мне ключ API Roboflow?Только если вы используете коннектор Roboflow Inference для запуска моделей; при использовании других коннекторов, например Ultralytics или Transformers, он не нужен.
Только если вы используете коннектор Roboflow Inference для запуска моделей; при использовании других коннекторов, например Ultralytics или Transformers, он не нужен.Есть ли в составе собственные модели для детекции?Нет, Supervision не поставляет собственных моделей — вы берёте модель из поддерживаемой библиотеки, а Supervision приводит её результат к формату sv.Detections для отрисовки и анализа.
Нет, Supervision не поставляет собственных моделей — вы берёте модель из поддерживаемой библиотеки, а Supervision приводит её результат к формату sv.Detections для отрисовки и анализа.Что умеют аннотаторы?Они позволяют собирать сильно настраиваемые визуализации (рамки, маски, подписи, траектории, зоны и т. д.) поверх детекций вашей модели под конкретную задачу.
Они позволяют собирать сильно настраиваемые визуализации (рамки, маски, подписи, траектории, зоны и т. д.) поверх детекций вашей модели под конкретную задачу.Помогает ли библиотека и с датасетами?Да, в ней есть утилиты для загрузки, разделения, объединения, конвертации и сохранения датасетов в распространённых форматах, таких как COCO и Pascal VOC.
Да, в ней есть утилиты для загрузки, разделения, объединения, конвертации и сохранения датасетов в распространённых форматах, таких как COCO и Pascal VOC.Какие есть обучающие материалы?Roboflow публикует сквозные туториалы, например по оценке скорости и отслеживанию транспорта с YOLO и ByteTrack, а также по анализу времени пребывания и зон для розницы или дорожного движения, построенные на основе Supervision.
Roboflow публикует сквозные туториалы, например по оценке скорости и отслеживанию транспорта с YOLO и ByteTrack, а также по анализу времени пребывания и зон для розницы или дорожного движения, построенные на основе Supervision.С какими библиотеками моделей она интегрируется?Есть готовые коннекторы для Ultralytics, Hugging Face Transformers, MMDetection, Roboflow Inference, а также для моделей вроде RF-DETR, которые сразу возвращают sv.Detections.
Есть готовые коннекторы для Ultralytics, Hugging Face Transformers, MMDetection, Roboflow Inference, а также для моделей вроде RF-DETR, которые сразу возвращают sv.Detections.What are similar projects?X-AnyLabeling, deep-learning-for-image-processing, ultralytics, cvat, detr, mmdetection, yolov5, detectron2
X-AnyLabeling, deep-learning-for-image-processing, ultralytics, cvat, detr, mmdetection, yolov5, detectron2Which topics is it in?instance-segmentation, annotation, tracking, yolo, classification, metrics, low-code, object-detection, tensorflow, video-processing, image-processing, computer-vision
instance-segmentation, annotation, tracking, yolo, classification, metrics, low-code, object-detection, tensorflow, video-processing, image-processing, computer-vision