Yolov8n Blood Cell Detection

🚀 keremberke/yolov8n-blood-cell-detection

このモデルは、血液細胞の物体検出タスクに特化したYOLOv8ベースのモデルです。ultralyticsplusライブラリを用いて簡単に推論を行うことができ、血小板、赤血球、白血球の検出に役立ちます。

🚀 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推論を行います。以下に手順を示します。

📦 インストール

ultralyticsplusとultralytics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

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

サポートされるラベル

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

モデル情報

他のモデルはこちら: awesome-yolov8-models