Yolov8n Protective Equipment Detection

🚀 keremberke/yolov8n-protective-equipment-detection

このモデルは、物体検出タスクに特化したYOLOv8ベースのモデルです。keremberke/protective-equipment-detectionデータセットを用いて訓練され、防護具の検出に役立ちます。

✨ 主な機能

• 防護具の物体検出が可能で、グローブ、ゴーグル、ヘルメットなどの防護具を検出できます。
• ultralyticsplusライブラリを使用することで、簡単にモデルをロードして予測を実行できます。

📦 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/yolov8n-protective-equipment-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()

📚 ドキュメント

サポートされるラベル

['glove', 'goggles', 'helmet', 'mask', 'no_glove', 'no_goggles', 'no_helmet', 'no_mask', 'no_shoes', 'shoes']

モデル情報

その他のモデル

より多くのモデルはawesome-yolov8-modelsで確認できます。