Yolov10 Fire And Smoke Detection

🚀 YOLOv10: リアルタイムの火災と煙の検出

このリポジトリには、リアルタイムの火災と煙の検出用に学習されたYOLOv10モデルが含まれています。このモデルは、Ultralytics YOLOフレームワークを使用して、高精度かつ効率的に物体検出を行います。ユーザーは、最適な検出結果を得るために信頼度とIoUの閾値を調整することができます。

✨ 主な機能

• リアルタイムの火災と煙の検出を高精度で行うことができます。
• Ultralytics YOLOフレームワークを使用しており、効率的な物体検出が可能です。
• 信頼度とIoUの閾値を調整することで、最適な検出結果を得ることができます。

📦 インストール

このモデルはHugging Face上にホストされており、推論ウィジェットを介して、またはHugging Face Transformersパイプラインを使用してプログラムでアクセスすることができます。

推論ウィジェット

以下のウィジェットに画像をアップロードし、以下を調整します。

• 信頼度閾値：予測の最小信頼度レベル（デフォルト：0.25）。
• IoU閾値：物体のマッチングの最小IoUレベル（デフォルト：0.45）。
• 画像サイズ：入力画像をリサイズ（デフォルト：640x640）。

Pythonでの使用

モデルをプログラムで使用するには：

import torch
from ultralytics import YOLO
from PIL import Image

# モデルをロード
model_path = "pytorch_model.bin"
state_dict = torch.load(model_path, map_location="cpu")

# YOLOモデルを初期化
model = YOLO()  # 正しいYOLOクラスに置き換える
model.load_state_dict(state_dict)

# 推論を実行
image = Image.open("path/to/image.jpg")
results = model.predict(image, conf=0.25, iou=0.45)
results.show()

📚 ドキュメント

モデルの詳細

📄 ライセンス

このモデルはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。