Yolov10n

🚀 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

このセクションでは、YOLOv10の基本的な使い方を説明します。

✨ 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

以下のコマンドを使用して、YOLOv10をインストールできます。

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

💻 使用例

基本的な使用法

# モデルの読み込み
from ultralytics import YOLOv10

model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10n')
# 学習
model.train(...)
# 学習後、モデルをハブにプッシュ
model.push_to_hub("your-hf-username/yolov10-finetuned")

# 検証
model.val(...)

高度な使用法

ここでは、画像に対する推論のエンドツーエンドの例を示します。

from ultralytics import YOLOv10

model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10n')
source = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
model.predict(source=source, save=True)

このコードの実行結果は以下の通りです。

📚 ドキュメント

• 論文: 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

このプロジェクトはAGPL-3.0ライセンスの下で提供されています。

📚 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}
}