ADetailer 2d one-piece_swimsuit(competition_swimsuit type) yolo11n [segmentation]

yolo11n-segで学習した、イラストでのワンピース水着(競泳水着)を検出するモデルです。

水着が腕などで分断されているものは、それぞれの領域をマスクして学習しました。また、後ろ姿と横からの構図でも一応検出すると思います。

スリングショット水着やビキニ、スカート・フリルなどが付いたデザインは学習していません。

yolo11n-segで学習したため、使用している仮想環境内のultralyticsバージョンを8.3.0以上にアップデートしてください。

pip install -u ultralytics

detection model confidence threshold = 0.6 以上での使用を推奨

モデル性能(v1.02):

• mAP50:0.823

• mAP50-98:0.672

• Precision:0.949

• Recall:0.685

モデル性能(v1.042):

• mAP50:0.835

• mPA50-95:0.713

• Precision:0.8947

• Recall:0.7286

誤検出しやすい物体:

• ニーハイ(thighhighs)

• 水着に隣接するグローブ(elbow gloves)

検出し難いケース:

• 逆さま構図(upside-down)

• 水着と背景色が近い場合

• 水着にハイライトなどがあり、一部背景と同化している場合

• 腕を組んでいる場合の、下腹部の領域

English:Claude 3.5 sonnet.

A YOLO11n-seg trained model for detecting one-piece swimsuits (competitive swimwear) in illustrations.

Areas where swimsuits are divided by arms or other body parts were masked separately during training. The model should also detect swimsuits from back and side view compositions.

Sling shot swimsuits, bikinis, and designs with skirts/frills were not included in the training data.

Please update to ultralytics version 8.3.0 or higher in the virtual environment you are using, as it was learned on yolo11n-seg.

pip install -u ultralytics

Recommended to use with detection model confidence threshold = 0.6 or higher

Model Performance(v1.02):

• mAP50:0.823

• mAP50-98:0.672

• Precision:0.949

• Recall:0.685

Model Performance(v1.042):

• mAP50:0.835

• mPA50-95:0.713

• Precision:0.8947

• Recall:0.7286

Objects prone to false detection:

• thighhighs

• elbow gloves adjacent to swimsuits

Difficult detection cases:

• Upside-down compositions

• When swimsuit and background colors are similar

• When highlights on the swimsuit partially blend with the background

• Lower abdominal area when arms are crossed