חדש תמונה, וידאו, קריינות ותמלול בקריאה אחת, בלי להריץ מודל. מנסים בלי שרת

GPT
R

rf-detr-realtime-webcam

רץ בדפדפן

huggingface-projectsרישיון לא דווח2026-05-20

  • gradio
  • object-detection
  • instance-segmentation
  • rf-detr
  • webcam

הדגמה שמזהה עצמים ומפרידה מקטעים בזמן אמת דרך מצלמת רשת או העלאת קבצים. מתאימה למי שרוצה לבדוק זיהוי אובייקטים מהיר בדפדפן.

  • —הורדות בחודש
  • 59לייקים

מה זה

פותחים את הדף ומקבלים ממשק שמאפשר להזרים וידאו חי ישירות ממצלמת הרשת, או להעלות תמונות וסרטונים מהמחשב. הפלט מציג את הפריים עם תיבות תוחמות ומסכות של חלוקה למקטעים סביב כל עצם שזוהה, לצד מעקב מתמשך בין פריימים.

מאחורי הקלעים רץ המודל Roboflow/rf-detr-seg-medium, שמיועד למשימות של זיהוי עצמים וסגמנטציה. הקוד משתמש בספריית transformers כדי לטעון מעבדי תמונה ייעודיים ונפרדים למצלמה ולהעלאות, ונעזר בספריות כמו supervision ו־ByteTrack כדי לנהל את המעקב אחר האובייקטים הנעים על גבי הווידאו.

במערכת מוגדרת תיקיית דוגמאות מובנית, כך שמי שלא רוצה להפעיל מצלמה מיד יכול לבדוק את התנהגות המודל על קבצים קיימים שמגיעים עם הממשק.

מתאים ל

  • בדיקת זיהוי חפצים בשידור חי

    פותחים את מצלמת הרשת ורואים כיצד המודל תוחם עצמים שמונחים על השולחן או נעים בחדר.

  • חלוקת תמונות למקטעים

    מעלים תמונה סטטית כדי לבחון את רמת הדיוק של המסכות על גבי אובייקטים שונים.

  • מעקב אחר תנועה בווידאו

    טוענים קטע וידאו ובודקים את היכולת של המעקב לשמור על זהות האובייקטים בין הפריימים.

איפה זה נופל

ההדגמה נשענת על חיבור רשת ויציבות של דפדפן, כך שקצב הפריימים בפועל מושפע ממהירות האינטרנט ומעומס התעבורה ב־WebRTC. מי שמחפש ביצועים מקומיים יציבים לא יקבל כאן מדד אמיתי לזמני ההשהיה של המודל.

בנוסף, המודל שנבחר הוא בגודל בינוני, כך שהוא מתפשר על דיוק כדי לאפשר פעולה מהירה. אם יש לכם סצנות עמוסות בפרטים זעירים או בתאורה לקויה, הוא עלול לפספס עצמים או לעוות את גבולות המסכה.

שאלות
נפוצות

האם השימוש בהדגמה עולה כסף?

השימוש בדף פתוח לחלוטין וללא עלות ישירה. אין צורך להזין אמצעי תשלום כדי להפעיל את המצלמה או להעלות קבצים. השרתים מופעלים במסגרת מכסות שיתופיות של הפלטפורמה המארחת.

מה קורה עם קטעי הווידאו והתמונות שלי?

הזרמת המצלמה והקבצים מועברים אל השרת שעליו רץ הקוד לצורך עיבוד התמונה בזמן אמת. מאחר שלא צוינה מדיניות רישוי או שמירה מפורשת, עדיף לא להעלות חומרים רגישים או פרטיים.

כמה זמן לוקח לקבל תוצאות?

אם החומרה הגרפית זמינה, העיבוד של הפריימים מתחיל כמעט מיד לאחר לחיצה. במצבים שבהם השרת נדרש להקצות כרטיס מחדש, עשויה לחלוף חצי דקה עד שההזרמה מתחילה לרוץ.

האם אפשר להריץ את זה על המחשב בלי תלות באתר?

הקוד מתבסס על ספריות סטנדרטיות ועל מודל פתוח שניתן להוריד ממאגרים ציבוריים. תצטרכו לשכפל את הקבצים, להתקין את התלויות ולהחזיק חומרה מתאימה עם תמיכה בעיבוד גרפי כדי לקבל ביצועים סבירים.

איך משתמשים

לוחצים על הפעלת המצלמה או בוחרים קובץ מקומי להעלאה. העיבוד עצמו נשען על חומרת zero-a10g שמקצה כרטיס גרפי לפי דרישה, כך שפעולת ההסקה מתבצעת ברקע ללא צורך בהתקנה מקומית או בהרשמה לחשבון.

הזמן עד לקבלת תוצאה ראשונה תלוי בעומס על השרתים, משום שהקצאת המשאבים מתבצעת ברגע שמפעילים את הפונקציה. אם השרת עמוס, ייתכן שתמתינו כמה שניות עד שהכרטיס הגרפי יתפנה ויתחיל לעבד את הפריימים בקצב שוטף.

הרישיון

הרישיון של הקוד וההדגמה לא דווח במאגר. המשמעות היא שאין הרשאה ברורה לשימוש מסחרי בקוד, וכל מה שמועלה לשרת עובר דרך תשתיות הענן שבו רץ הדף בלי פירוט על שמירת הנתונים.

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗