Yolo V8 Logo Of Mimar Sinan University Detection

🚀 uisikdag/msgsulogo_v8

このモデルは、物体検出タスクに特化したultralyticsライブラリを使用したモデルです。msgsuというラベルの物体を検出することができ、高精度な検出結果を提供します。

🚀 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予測を行います。

✨ 主な機能

• 高精度な物体検出: msgsuラベルの物体を精度0.88786（mAP@0.5(box)）で検出できます。
• 柔軟なパラメータ設定: 予測時のNMSの信頼度閾値やIoU閾値などを自由に設定できます。

📦 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('uisikdag/msgsulogo_v8')

# 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

['msgsu']

モデル情報