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Yolo11n Cs2
YOLOv11ベースの軽量なCounter-Strike 2プレイヤー検出モデル、リアルタイムオブジェクト検出シナリオに適応
ダウンロード数 22
リリース時間 : 1/28/2025
モデル概要
このモデルはCounter-Strike 2(CS2)ゲーム専用に設計されたプレイヤー検出器で、ゲーム画面内のプレイヤーキャラクターを識別可能、4種類のラベル分類(c, ch, t, th)をサポート。モデルはUltralyticsフレームワークとPyTorch実装に基づき、NanoからXLargeまでの複数サイズ選択肢を提供。
モデル特徴
軽量設計
最小のyolo11n_cs2モデルはわずか6MB、リソース制約環境での展開に適している
マルチサイズ選択
Nano(6MB)からXLarge(109MB)までの5種類のモデルサイズを提供、様々な精度と性能ニーズに対応
精密アノテーションデータ
127+ゲームシーンに基づく精密アノテーションデータセットでトレーニング、アノテーション品質が高い
マルチフォーマットサポート
PyTorch(.pt)、ONNX(.onnx)、TensorRT(.engine)など複数フォーマットでの展開をサポート
モデル能力
ゲーム画面オブジェクト検出
リアルタイムプレイヤー識別
マルチカテゴリ分類(c, ch, t, th)
使用事例
ゲーム分析
リアルタイムプレイヤー検出
CS2ゲーム内でプレイヤー位置をリアルタイム検出・マーキング
プレイヤーキャラクターと所属陣営を正確に識別可能
ゲームリプレイ分析
ゲームリプレイをバッチ処理してプレイヤー行動を分析
eスポーツ
試合解説支援
eスポーツ試合解説向けにリアルタイムプレイヤー位置情報を提供
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