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Yolo Roofs
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Yolo Roofs

Vara971によって開発
YOLOv8はUltralyticsが開発した効率的な物体検出モデルで、YOLO（You Only Look Once）アーキテクチャに基づいており、リアルタイム物体検出タスクに適しています。
物体検出
Transformers
 英語オープンソースライセンス:MIT#リアルタイム物体検出#高精度認識#多様なシーン対応
ダウンロード数 15
リリース時間 : 12/3/2024

モデル概要

YOLOv8は先進的な物体検出モデルで、画像や動画内の複数のオブジェクトを迅速かつ正確に識別できます。監視、自動運転、工業検査など、さまざまなリアルタイムアプリケーションに適しています。

モデル特徴

効率的なリアルタイム検出
YOLOv8は高精度を維持しながらリアルタイム物体検出を実現し、速度が要求されるアプリケーションに適しています。
複数オブジェクト認識
画像内の複数のオブジェクトを同時に検出・識別でき、複雑なシーンにも対応します。
容易なデプロイ
ローカルやクラウドなど、さまざまなデプロイ方法をサポートし、既存システムへの統合が容易です。

モデル能力

物体検出
リアルタイム処理
複数オブジェクト認識

使用事例

監視
リアルタイム監視
リアルタイムのビデオストリームを監視し、特定のオブジェクトや行動を検出・追跡します。
高精度な検出と低遅延の応答。
自動運転
障害物検出
自動運転システムにおいて、道路上の障害物や他の車両を検出します。
迅速かつ正確な障害物認識により、運転安全性が向上します。
工業検査
欠陥検出
工業生産ラインにおいて、製品の欠陥を検出します。
効率的な欠陥識別により、製品品質管理が向上します。
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