Yolov8 Human Detection Thermal

🚀 熱画像を用いた人間検出

このモデルは、熱画像から人間を検出するために使用できます。疑似カラーとグレースケールの両方の熱画像に対応しています。このモデルは人間検出に特化して微調整されていますが、熱画像を用いて他の物体を検出するためにさらに微調整することも可能です。

🚀 クイックスタート

このモデルをデプロイするには、以下のコードを使用します。

依存関係のインストール

$ python -m pip install ultralytics supervision huggingface_hub 

Pythonコード

# import libraries
from huggingface_hub import hf_hub_download
from ultralytics import YOLO
from supervision import Detections
import cv

# download model
model_path = hf_hub_download(
    repo_id = "pitangent-ds/YOLOv8-human-detection-thermal",
    filename = "model.pt"
)

# load model
model = YOLO(model_path)

# method for inference
def inference(image_path):
    cv_image = cv.imread(image_path, cv2.IMREAD_ANYCOLOR)
    model_output = model(cv_image, conf=0.6, verbose=False)
    detections = Detections.from_ultralytics(model_output[0])
    return detections

💻 使用例

基本的な使用法

上記のコードを用いて、熱画像から人間を検出することができます。

📦 インストール

依存関係のインストールは以下のコマンドで行います。

$ python -m pip install ultralytics supervision huggingface_hub 

📚 ドキュメント

学習コード

• データセットリンク: Roboflow Universe

from ultralytics import YOLO
import torch

# load model
model = YOLO("yolov8n.pt")

# hyper parameters
hyperparams = {
    "batch": 32,
    "epochs": 30,
    "imgsz": [640, 480],
    "optimizer": "AdamW",
    "cos_lr": True,
    "lr0": 3e-5,
    "warmup_epochs": 10
}

# start training
model.train(
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu',
    data = "data.yaml",
    **hyperparams
)

• 学習引数はこちらをクリック

ライブラリ

python: 3.10.13
ultralytics: 8.0.206
torch: "2.1.0+cu118"
roboflow: 1.1.9

📄 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。