Yolov5m Csgo

🚀 keremberke/yolov5m-csgo

このモデルは、YOLOv5をベースにした物体検出モデルで、CSGOの物体検出タスクに特化しています。高精度な検出性能を持ち、様々なシーンでの物体検出に役立ちます。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、keremberke/yolov5m-csgoモデルの使用方法を説明します。

インストール

yolov5をインストールします。

pip install -U yolov5

使用例

基本的な使用法

モデルをロードして予測を実行する方法を示します。

import yolov5

# load model
model = yolov5.load('keremberke/yolov5m-csgo')
  
# set model parameters
model.conf = 0.25  # NMS confidence threshold
model.iou = 0.45  # NMS IoU threshold
model.agnostic = False  # NMS class-agnostic
model.multi_label = False  # NMS multiple labels per box
model.max_det = 1000  # maximum number of detections per image

# set image
img = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# perform inference
results = model(img, size=640)

# inference with test time augmentation
results = model(img, augment=True)

# parse results
predictions = results.pred[0]
boxes = predictions[:, :4] # x1, y1, x2, y2
scores = predictions[:, 4]
categories = predictions[:, 5]

# show detection bounding boxes on image
results.show()

# save results into "results/" folder
results.save(save_dir='results/')

高度な使用法

カスタムデータセットでモデルを微調整する方法を示します。

yolov5 train --data data.yaml --img 640 --batch 16 --weights keremberke/yolov5m-csgo --epochs 10

その他のモデル

より多くのモデルについては、awesome-yolov5-modelsを参照してください。

モデル情報