Yolov9 C All

🚀 transformers.js

transformers.jsは、オブジェクト検出に特化したJavaScriptライブラリです。このライブラリは、WongKinYiu/yolov9のONNXウェイトを利用し、Transformers.jsと互換性を持たせることができます。

🚀 クイックスタート

https://github.com/WongKinYiu/yolov9 のONNXウェイトを使用して、Transformers.jsと互換性を持たせることができます。

📦 インストール

まだインストールしていない場合は、NPMからTransformers.js JavaScriptライブラリをインストールできます。

npm i @xenova/transformers

💻 使用例

基本的な使用法

例: Xenova/yolov9-c_all を使用してオブジェクト検出を実行します。

import { AutoModel, AutoProcessor, RawImage } from '@xenova/transformers';

// モデルの読み込み
const model = await AutoModel.from_pretrained('Xenova/yolov9-c_all', {
    // quantized: false,    // (オプション) 非量子化バージョンを使用します。
})

// プロセッサの読み込み
const processor = await AutoProcessor.from_pretrained('Xenova/yolov9-c_all');
// processor.feature_extractor.size = { shortest_edge: 128 }    // (オプション) リサイズ値を更新します。

// 画像の読み込みとプロセッサの実行
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/city-streets.jpg';
const image = await RawImage.read(url);
const inputs = await processor(image);

// オブジェクト検出の実行
const threshold = 0.3;
const { outputs } = await model(inputs);
const predictions = outputs.tolist();

for (const [xmin, ymin, xmax, ymax, score, id] of predictions) {
    if (score < threshold) break;
    const bbox = [xmin, ymin, xmax, ymax].map(x => x.toFixed(2)).join(', ')
    console.log(`Found "${model.config.id2label[id]}" at [${bbox}] with score ${score.toFixed(2)}.`)
}
// Found "bicycle" at [0.64, 181.27, 38.81, 203.94] with score 0.84.
// Found "car" at [157.68, 137.26, 223.67, 167.39] with score 0.78.
// Found "bicycle" at [157.69, 167.86, 195.10, 188.92] with score 0.78.
// Found "bicycle" at [123.69, 184.40, 162.44, 206.26] with score 0.74.
// Found "car" at [62.47, 119.27, 139.17, 145.84] with score 0.73.
// Found "person" at [193.18, 91.03, 206.57, 116.17] with score 0.72.
// Found "traffic light" at [73.08, 20.15, 82.06, 35.85] with score 0.70.
// Found "person" at [11.45, 164.69, 27.88, 199.36] with score 0.69.
// ...

📚 ドキュメント

こちらでデモを試すことができます。

⚠️ 重要提示

WebMLがより普及するまで、ONNXウェイトを別のリポジトリにするのは一時的な解決策です。モデルをWeb対応にする場合は、🤗 Optimumを使用してONNXに変換し、このリポジトリのように構成することをお勧めします（ONNXウェイトは onnx というサブフォルダに配置します）。

📄 ライセンス

このライブラリはGPL-3.0ライセンスの下で提供されています。