Skip to content

README.ru.md

Latest commit

 

History

History
65 lines (49 loc) · 2.93 KB

README.ru.md

File metadata and controls

65 lines (49 loc) · 2.93 KB
Raw

English · 中文 · Polski · Español · 日本語 · 한국어 · Русский · Français · Deutsch

Collision Detection AI

Обнаружение столкновений по данным акселерометра с помощью лёгкой модели PyTorch (1,3 тыс. параметров), предназначенной для инференса в реальном времени по окнам.

Визуализация модели

Простая настройка

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu132
pip install -r requirements.txt
collision-detection all          # обучение (генерирует данные, обучает, оценивает)
collision-detection evaluate     # тестирование обученной модели на всех выборках
collision-detection visualize    # визуализация тестов обученной модели

Все команды создают артефакты в data/ (наборы данных) и artifacts/ (чекпойнт, метрики, графики — включая artifacts/plots/visualization.png).

Для своих данных поместите CSV в data/raw/ и выполните collision-detection preprocess перед collision-detection train.

Цитирование

Если этот репозиторий помог вам в исследованиях, вы можете процитировать его:

Стиль APA

Brzustowicz, S. (2026). Collision-Detection-AI: Collision detection from accelerometer data using a lightweight PyTorch model (Version 1.0.0) [Source code]. https://github.com/sebastianbrzustowicz/Collision-Detection-AI

BibTeX

@software{brzustowicz_collision_detection_ai_2026,
  author = {Sebastian Brzustowicz},
  title = {Collision-Detection-AI: Collision detection from accelerometer data using a lightweight PyTorch model},
  url = {https://github.com/sebastianbrzustowicz/Collision-Detection-AI},
  version = {1.0.0},
  year = {2026}
}

Tip

Вы также можете использовать кнопку «Cite this repository» на боковой панели, чтобы автоматически скопировать эти цитаты или скачать файл с метаданными.

Лицензия

CC BY-NC-ND 4.0 — см. LICENSE.md.

Автор

Sebastian Brzustowicz Se.Brzustowicz@gmail.com