Yolov8s Blood Cell Detection

🚀 血液細胞検出用YOLOv8sモデル

このモデルは、血液細胞の物体検出に特化したYOLOv8sベースのモデルです。高精度な検出性能を持ち、血小板、赤血球、白血球の検出に最適です。

🚀 クイックスタート

サポートされるラベル

['Platelets', 'RBC', 'WBC']

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、予測を実行します。

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

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

# 結果を確認
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

📦 モデル情報

📚 評価指標