Yolov8m Valorant Detection

🚀 keremberke/yolov8m-valorant-detection

このモデルは、Valorantのオブジェクト検出に特化したYOLOv8ベースのモデルです。ultralyticsplusライブラリを使用して簡単に推論を行うことができ、高い精度を持っています。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するための基本的な手順を説明します。

サポートされるラベル

このモデルが検出できるラベルは以下の通りです。

['dropped spike', 'enemy', 'planted spike', 'teammate']

使い方

インストール

まず、必要なライブラリをインストールします。

pip install ultralyticsplus==0.0.23 ultralytics==8.0.21

モデルのロードと予測の実行

以下のコードを使用して、モデルをロードし予測を実行します。

💻 使用例

基本的な使用法

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# load model
model = YOLO('keremberke/yolov8m-valorant-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。

📦 モデル情報