Yolov8

🚀 adityaeucloid/YOLOv8

このモデルは、Ultralyticsをベースにした物体検出モデルで、特定のラベルに対する検出が可能です。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、モデルの使用方法を説明します。まずは必要なライブラリをインストールし、次にモデルをロードして予測を行います。

✨ 主な機能

• 特定のラベル（customer_address, customer_gst, など）に対する物体検出が可能です。

📦 インストール

ultralyticsplusをインストールします。

pip install ultralyticsplus==0.0.29 ultralytics==8.0.238

💻 使用例

基本的な使用法

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# load model
model = YOLO('adityaeucloid/YOLOv8')

# set model parameters
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMS confidence threshold
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMS IoU threshold
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMS class-agnostic
model.overrides['max_det'] = 1000  # maximum number of detections per image

# set image
image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# perform inference
results = model.predict(image)

# observe results
print(results[0].boxes)
render = render_result(model=model, image=image, result=results[0])
render.show()

サポートされるラベル

['customer_address', 'customer_gst', 'customer_name', 'customer_pan', 'doc_type', 'invoice_date', 'invoice_number', 'invoice_table', 'net_amount', 'supplier_address', 'supplier_gst', 'supplier_name', 'supplier_pan', 'tax_amount', 'total_amount']