Yolov8s Hard Hat Detection

🚀 keremberke/yolov8s-hard-hat-detection

このモデルは、安全帽の検出を行う物体検出モデルです。YOLOv8をベースに構築され、安全帽と非安全帽を精度良く識別することができます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、まず必要なライブラリをインストールし、モデルをロードして予測を実行する必要があります。以下に手順を示します。

✨ 主な機能

• 安全帽と非安全帽の物体検出が可能です。
• YOLOv8をベースにした高精度な検出性能を持ちます。

📦 インストール

• ultralyticsplusをインストールします。

pip install ultralyticsplus==0.0.23 ultralytics==8.0.21

💻 使用例

基本的な使用法

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# load model
model = YOLO('keremberke/yolov8s-hard-hat-detection')

# 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

['Hardhat', 'NO-Hardhat']

その他の情報

より多くのモデルはこちら: awesome-yolov8-models

📚 ドキュメント

モデル情報

評価指標

モデルはkeremberke/hard-hat-detectionデータセットの検証データで評価されています。