Yolov8s Plane Detection

🚀 keremberke/yolov8s-plane-detection

このモデルは、UltralyticsPlusとYOLOv8をベースにした物体検出モデルで、飛行機の検出タスクに特化しています。高い精度で飛行機を検出することができ、Pytorchを使用して開発されています。

🚀 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します。以下に手順を説明します。

📦 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

# モデルをロード
model = YOLO('keremberke/yolov8s-plane-detection')

# モデルパラメータを設定
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

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

# 推論を実行
results = model.predict(image)

# 結果を表示
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

['planes']

モデル情報

その他のモデル

詳細はこちら: awesome-yolov8-models

📄 ライセンス

このモデルはAGPL-3.0ライセンスの下で提供されています。