Yolov8x Visdrone

🚀 mshamrai/yolov8x-visdrone

このモデルは、物体検出タスクに特化したYOLOv8ベースのモデルで、VISDRONEデータセットで訓練されています。高精度な物体検出を実現し、様々な物体を効率的に検出できます。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、mshamrai/yolov8x-visdroneモデルの使用方法を説明します。

✨ 主な機能

• 複数の物体クラスをサポートしています。
• 高精度な物体検出を実現します。

サポートされるラベル

['pedestrian', 'people', 'bicycle', 'car', 'van', 'truck', 'tricycle', 'awning-tricycle', 'bus', 'motor']

📦 インストール

まずは必要なライブラリをインストールしましょう。

pip install ultralyticsplus==0.0.28 ultralytics==8.0.43

💻 使用例

基本的な使用法

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# load model
model = YOLO('mshamrai/yolov8x-visdrone')

# set model parameters
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMS confidence threshold
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMS IoU threshold
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMS class-agnostic
model.overrides['max_det'] = 1000  # maximum number of detections per image

# set image
image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# perform inference
results = model.predict(image)

# observe results
print(results[0].boxes)
render = render_result(model=model, image=image, result=results[0])
render.show()

📄 ライセンス

このモデルはopenrailライセンスの下で提供されています。

📚 ドキュメント

モデル情報