Asl Detection Yolov5

🚀 YOLOv5

このYOLOv5モデルは物体検出タスクに特化しており、高精度な手話検出を実現します。パフォーマンスが高く、カスタムデータセットでのファインチューニングも容易です。

🚀 クイックスタート

インストール

yolov5 をインストールします。

pip install -U yolov5

モデルの読み込みと予測

import yolov5

# モデルの読み込み
model = yolov5.load('niki-stha/asl-detection-yolov5')
  
# モデルパラメータの設定
model.conf = 0.80  # NMS信頼度閾値
model.iou = 0.45  # NMS IoU閾値
model.agnostic = False  # NMSクラス非依存
model.multi_label = False  # NMS各ボックスの複数ラベル
model.max_det = 1000  # 画像あたりの最大検出数

# 画像の設定
img = 'https://datasets-server.huggingface.co/assets/niki-stha/asl-detection-roboflow/--/niki-stha--asl-detection-roboflow/test/2/image/image.jpg'

# 推論の実行
results = model(img, size=640)

# テスト時のデータ拡張を使用した推論
results = model(img, augment=True)

# 結果の解析
predictions = results.pred[0]
boxes = predictions[:, :4] # x1, y1, x2, y2
scores = predictions[:, 4]
categories = predictions[:, 5]

# 画像上に検出バウンディングボックスを表示
results.show()

# 結果を "results/" フォルダに保存
results.save(save_dir='results/')

カスタムデータセットでのモデルのファインチューニング

yolov5 train --data data.yaml --img 416 --batch 32 --weights keremberke/yolov5s-license-plate --epochs 10

他のモデルはこちら: awesome-yolov5-models

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