Yolov10

🚀 YOLOv10

YOLOv10は、リアルタイム物体検出器において新たな最先端技術を築き上げるトレーニング可能なバッグ・オブ・フリービーズです。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、YOLOv10を使用するための基本的な手順を説明します。まずはインストールから始めましょう。

✨ 主な機能

• 物体検出に特化した最新の技術を搭載しています。
• リアルタイムでの物体検出が可能です。
• COCOデータセットを用いて訓練されています。

📦 インストール

以下のコマンドを使用して、必要なパッケージをインストールします。

pip install supervision git+https://github.com/THU-MIG/yolov10.git

💻 使用例

基本的な使用法

以下のコードは、YOLOv10を使用して画像内の物体を検出する基本的な例です。

from ultralytics import YOLOv10
import supervision as sv
import cv2

MODEL_PATH = 'yolov10n.pt'
IMAGE_PATH = 'dog.jpeg'

model = YOLOv10(MODEL_PATH)
image  = cv2.imread(IMAGE_PATH)
results = model(source=image, conf=0.25, verbose=False)[0]
detections = sv.Detections.from_ultralytics(results)
box_annotator = sv.BoxAnnotator()

category_dict = {
    0: 'person', 1: 'bicycle', 2: 'car', 3: 'motorcycle', 4: 'airplane', 5: 'bus',
    6: 'train', 7: 'truck', 8: 'boat', 9: 'traffic light', 10: 'fire hydrant',
    11: 'stop sign', 12: 'parking meter', 13: 'bench', 14: 'bird', 15: 'cat',
    16: 'dog', 17: 'horse', 18: 'sheep', 19: 'cow', 20: 'elephant', 21: 'bear',
    22: 'zebra', 23: 'giraffe', 24: 'backpack', 25: 'umbrella', 26: 'handbag',
    27: 'tie', 28: 'suitcase', 29: 'frisbee', 30: 'skis', 31: 'snowboard',
    32: 'sports ball', 33: 'kite', 34: 'baseball bat', 35: 'baseball glove',
    36: 'skateboard', 37: 'surfboard', 38: 'tennis racket', 39: 'bottle',
    40: 'wine glass', 41: 'cup', 42: 'fork', 43: 'knife', 44: 'spoon', 45: 'bowl',
    46: 'banana', 47: 'apple', 48: 'sandwich', 49: 'orange', 50: 'broccoli',
    51: 'carrot', 52: 'hot dog', 53: 'pizza', 54: 'donut', 55: 'cake',
    56: 'chair', 57: 'couch', 58: 'potted plant', 59: 'bed', 60: 'dining table',
    61: 'toilet', 62: 'tv', 63: 'laptop', 64: 'mouse', 65: 'remote', 66: 'keyboard',
    67: 'cell phone', 68: 'microwave', 69: 'oven', 70: 'toaster', 71: 'sink',
    72: 'refrigerator', 73: 'book', 74: 'clock', 75: 'vase', 76: 'scissors',
    77: 'teddy bear', 78: 'hair drier', 79: 'toothbrush'
}

labels = [
    f"{category_dict[class_id]} {confidence:.2f}"
    for class_id, confidence in zip(detections.class_id, detections.confidence)
]
annotated_image = box_annotator.annotate(
    image.copy(), detections=detections, labels=labels
)

cv2.imwrite('annotated_dog.jpeg', annotated_image)

📚 ドキュメント

• YOLOv10: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors
• Paper Repo: Implementation of paper - YOLOv10

📄 ライセンス

このプロジェクトはAGPL-3.0ライセンスの下で公開されています。

🔧 技術詳細

引用情報

@misc{wang2024yolov10,
      title={YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection}, 
      author={Ao Wang and Hui Chen and Lihao Liu and Kai Chen and Zijia Lin and Jungong Han and Guiguang Ding},
      year={2024},
      eprint={2405.14458},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

データセット