Ultralytics YOLO — библиотека Python для компьютерного зрения: обнаружение объектов, сегментация, классификация, оценка позы, трекинг и другие задачи.
roboflow/supervision
Набор переиспользуемых инструментов на Python для загрузки датасетов, запуска детекции, трекинга объектов и аннотирования кадров.
- Звёзды
- 51,250
- Форки
- 4,846
- Открытые issues
- 80
- Последний коммит
- 14 часов назад
Что это?
Supervision — библиотека на Python с готовыми компонентами для приложений компьютерного зрения. Она работает с результатами любых моделей классификации, детекции и сегментации и предоставляет коннекторы для таких библиотек, как Ultralytics, Transformers, MMDetection и Roboflow Inference.
Библиотека охватывает многие задачи вокруг модели: отрисовку ограничивающих рамок, масок, меток и траекторий с помощью набора настраиваемых аннотаторов, трекинг объектов между кадрами видео, подсчёт детекций внутри полигональных зон или при пересечении линий, а также вычисление метрик оценки. Кроме того, она загружает, разбивает, объединяет и конвертирует датасеты в форматах COCO, YOLO и Pascal VOC.
Установите библиотеку через pip; требуется Python 3.10 или новее. В основе её API лежат объекты sv.Detections и sv.DetectionDataset, поэтому компоненты можно комбинировать, не привязывая весь пайплайн к одной модели.
Ключевые возможности
- 01Аннотаторы для отрисовки рамок, масок, меток и траекторий на кадрах
- 02Трекинг объектов между кадрами видео
- 03Подсчёт детекций в полигональных зонах или при пересечении линий
- 04Загрузка, разбиение, объединение и конвертация датасетов COCO, YOLO и Pascal VOC
- 05Коннекторы для Ultralytics, Transformers, MMDetection и Roboflow Inference
Сценарии использования
- Визуализация предсказаний модели на изображениях и видео в процессе разработки
- Подсчёт людей или транспортных средств, входящих в зону, на записях из магазинов или с дорог
- Подготовка датасетов для детекции объектов и конвертация между форматами
- Создание собственных пайплайнов компьютерного зрения на основе любой модели детекции
Быстрый старт
- 1
Установите пакет с помощью pip (Python 3.10 или новее).
pip install supervision - 2
Установите дополнительные зависимости для примера модели.
pip install pillow rfdetr
Что важно знать
- Требуется Python 3.10 или новее.
- Для некоторых коннекторов моделей, например Inference, нужен ключ API Roboflow.
Темы
Частые вопросы
- Что такое supervision?
- Набор переиспользуемых инструментов на Python для загрузки датасетов, запуска детекции, трекинга объектов и аннотирования кадров. Supervision — библиотека на Python с готовыми компонентами для приложений компьютерного зрения. Она работает с результатами любых моделей классификации, детекции и сегментации и предоставляет коннекторы для таких библиотек, как Ultralytics, Transformers, MMDetection и Roboflow Inference.
- supervision можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- supervision распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- supervision всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в supervision — 20 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать supervision?
- Визуализация предсказаний модели на изображениях и видео в процессе разработки Подсчёт людей или транспортных средств, входящих в зону, на записях из магазинов или с дорог Подготовка датасетов для детекции объектов и конвертация между форматами Создание собственных пайплайнов компьютерного зрения на основе любой модели детекции
- Как установить supervision?
- Установите пакет с помощью pip (Python 3.10 или новее).: pip install supervision Установите дополнительные зависимости для примера модели.: pip install pillow rfdetr
- Где скачать supervision?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/roboflow/supervision
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Кроссплатформенное desktop-приложение для разметки текста, изображений, видео, облаков точек и мультимодальных данных с помощью ИИ, со встроенными моделями и экспортом в разные форматы.
Фреймворк на C++ для анализа видео, который объединяет чтение потоков, инференс моделей, трекинг и вывод данных в настраиваемые узлы конвейера.
Ultralytics YOLOv5 — библиотека компьютерного зрения на базе PyTorch для детекции объектов, сегментации экземпляров и классификации изображений, с обучением и экспортом моделей.
Исследовательский проект Apple, который менее чем за секунду превращает одну фотографию в 3D-сцену из гауссиан для рендеринга с близких новых ракурсов.
Коллекция из 419 предварительно обученных AI-моделей для компьютерного зрения, обработки речи, NLP и LLM, запускаемых через общий Python CLI с помощью ailia SDK.