Yolov8n Handwritten Text Detection

🚀 YOLOv8手書き文字検出

YOLOv8は、You Only Look Once（YOLO）物体検出アルゴリズムの第8版で、速度と精度に優れ、リアルタイムアプリケーションに最適です。ここで提供されるYOLOv8モデルは、手書きテキストの多様なデータセットで微調整され、タイプまたは印刷された材料ではなく、手書きコンテンツの検出に特化しています。

🚀 クイックスタート

モデルの概要

YOLOv8は、You Only Look Once（YOLO）物体検出アルゴリズムの第8版です。速度と精度に優れており、リアルタイムアプリケーションに最適な選択肢となっています。ここで提供されるYOLOv8モデルは、手書きテキストの多様なデータセットで微調整されており、タイプまたは印刷された材料ではなく、手書きコンテンツの検出に特化しています。

📦 インストール

pip install ultralytics

💻 使用例

基本的な使用法

# 元のコードとコメントを保持
from ultralytics import YOLO
from huggingface_hub import hf_hub_download
from matplotlib import pyplot as plt

# Load the weights from our repository
model_path = hf_hub_download(local_dir=".",
                             repo_id="armvectores/yolov8n_handwritten_text_detection",
                             filename="best.pt")
model = YOLO(model_path)

# Load test blank
test_blank_path = hf_hub_download(local_dir=".",
                             repo_id="armvectores/yolov8n_handwritten_text_detection",
                             filename="test_blank.png")

# Do the predictions
res = model.predict(source=test_blank_path, project='.',name='detected', exist_ok=True, save=True, show=False, show_labels=False, show_conf=False, conf=0.5, )

plt.figure(figsize=(15,10))
plt.imshow(plt.imread('detected/test_blank.png'))
plt.show()

📚 ドキュメント

テスト

評価指標

最終的なIoU = 0.98

学習中のIoU