👁️ AI Computer Vision: Object Detection (YOLOv8)

Веб-приложение для видеоаналитики и обнаружения объектов на изображениях в реальном времени с использованием архитектуры State-of-the-Art (SOTA) в области Computer Vision.

🛠 Стек технологий

• Computer Vision: Ultralytics YOLOv8, OpenCV (opencv-python-headless)
• Data Processing: Numpy, Pillow (PIL)
• Frontend: Streamlit

⚙️ Особенности проекта

1. Zero-Shot Inference: Использование предобученных весов (на датасете MS COCO - 80 классов) для мгновенного распознавания людей, транспорта, электроники и животных без дополнительного Fine-Tuning.
2. Speed vs Accuracy Trade-off: Поддержка масштабирования моделей от yolov8n (Nano - для сверхбыстрого real-time инференса) до yolov8x (eXtra Large - для максимальной точности на сложных зашумленных сценах).
3. Data Extraction: Автоматический парсинг Bounding Boxes и генерация бизнес-отчета (статистика по количеству каждого найденного класса).

🚀 Как запустить

1. Подготовка

Установите зависимости (включая OpenCV и движок Ultralytics):

pip install -r requirements.txt

2. Запуск приложения
Запустите веб-интерфейс (модель скачается автоматически в кэш при первом запуске):
code
Bash
streamlit run app.py