Yolov8s Valorant Detection

🚀 keremberke/yolov8s-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。高精度な検出性能を持ち、特定のオブジェクトを正確に識別できます。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、keremberke/yolov8s-valorant-detectionモデルの使用方法を説明します。

サポートされるラベル

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

使い方

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

モデルの読み込みと予測の実行

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# モデルの読み込み
model = YOLO('keremberke/yolov8s-valorant-detection')

# モデルのパラメータ設定
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

# 画像の設定
image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# 推論の実行
results = model.predict(image)

# 結果の確認
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

📚 詳細ドキュメント

モデル情報

評価指標

このモデルは、keremberke/valorant-object-detectionデータセットの検証セットで評価されています。評価指標は以下の通りです。