Yolov10m

🚀 YOLOv10

YOLOv10は、リアルタイムのエンドツーエンド物体検出を実現するモデルです。コンピュータビジョン分野において、高速かつ高精度な物体検出を提供します。

🚀 クイックスタート

YOLOv10は、リアルタイムのエンドツーエンド物体検出を行うモデルです。このモデルは、コンピュータビジョンタスクにおいて、高速かつ高精度な物体検出を実現します。

✨ 主な機能

• リアルタイムのエンドツーエンド物体検出
• 高精度な物体検出性能

📦 インストール

pip install git+https://github.com/THU-MIG/yolov10.git

💻 使用例

基本的な使用法

from ultralytics import YOLOv10

model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10m')
# Training
model.train(...)
# after training, one can push to the hub
model.push_to_hub("your-hf-username/yolov10-finetuned")

# Validation
model.val(...)

高度な使用法

ここでは、猫の画像に対する推論を行うエンドツーエンドの例を示します。

from ultralytics import YOLOv10

model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10m')
source = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
model.predict(source=source, save=True)

このコードを実行すると、以下の画像のような結果が得られます。

📚 ドキュメント

• YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection
• arXiv: https://arxiv.org/abs/2405.14458v1
• github: https://github.com/THU-MIG/yolov10

📄 ライセンス

このモデルはAGPL-3.0ライセンスの下で提供されています。

BibTeXエントリと引用情報

@article{wang2024yolov10,
  title={YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection},
  author={Wang, Ao and Chen, Hui and Liu, Lihao and Chen, Kai and Lin, Zijia and Han, Jungong and Ding, Guiguang},
  journal={arXiv preprint arXiv:2405.14458},
  year={2024}
}