Yolov8m Plane Detection

🚀 keremberke/yolov8m-plane-detection

このモデルは、ultralyticsライブラリを用いた物体検出モデルです。yolov8mをベースに、飛行機の検出タスクに特化して訓練されています。keremberke/plane-detectionデータセットを使用し、高精度な検出結果を得ることができます。

🚀 クイックスタート

サポートされるラベル

['planes']

使い方

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

モデルのロードと予測の実行

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# モデルのロード
model = YOLO('keremberke/yolov8m-plane-detection')

# モデルのパラメータ設定
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMS信頼度閾値
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMS IoU閾値
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMSクラス非依存
model.overrides['max_det'] = 1000  # 画像あたりの最大検出数

# 画像の設定
image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# 推論の実行
results = model.predict(image)

# 結果の表示
print(results[0].boxes)
render = render_result(model=model, image=image, result=results[0])
render.show()

より多くのモデルはこちら: awesome-yolov8-models

📚 詳細ドキュメント

モデル情報

モデルの結果

• タスクタイプ: 物体検出
• データセット:
  • タイプ: keremberke/plane-detection
  • 名称: plane-detection
  • 分割: validation
• 評価指標:
  • タイプ: precision
  • 値: 0.995
  • 名称: mAP@0.5(box)