Yolov8n Plane Detection

🚀 keremberke/yolov8n-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す。keremberke/plane-detection データセットを使用して訓練され、飛行機の検出に特化しています。

🚀 クイックスタート

サポートされるラベル

['planes']

使い方

• ultralyticsplus をインストールします。

pip install ultralyticsplus==0.0.23 ultralytics==8.0.21

• モデルをロードして予測を実行します。

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# load model
model = YOLO('keremberke/yolov8n-plane-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()

より多くのモデルは awesome-yolov8-models で利用可能です。

📦 インストール

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/yolov8n-plane-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()

📚 ドキュメント

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