Yolov8n Forklift Detection

🚀 keremberke/yolov8n-forklift-detection

このモデルは、ultralyticsplusとyolov8をベースにした物体検出モデルです。特定のデータセットを用いて訓練され、フォークリフトや人物などの物体を検出することができます。

✨ 主な機能

• フォークリフトと人物の物体検出が可能です。
• ultralyticsplusライブラリを使用して簡単にモデルをロードし、推論を実行できます。

📦 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('keremberke/yolov8n-forklift-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()

📚 ドキュメント

サポートされるラベル

['forklift', 'person']

モデル情報

モデルの評価結果

• タスク: 物体検出 (Object Detection)
• データセット: keremberke/forklift-object-detection (検証セット)
• 評価指標:
  • mAP@0.5(box): 0.83794

より多くのモデルはこちら: awesome-yolov8-models