Yolov8l Visdrone

🚀 mshamrai/yolov8l - visdrone

このモデルは、物体検出タスクに特化したYOLOv8ベースのモデルです。VISDRONEデータセットを用いて訓練され、様々な物体の検出に有効です。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、まず必要なライブラリをインストールし、モデルをロードして予測を実行します。

✨ 主な機能

• 様々な物体の検出が可能です。
• 以下の物体ラベルをサポートしています。

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

📦 インストール

• ultralyticsplusをインストールします。

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/yolov8l-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()

📚 ドキュメント

モデルの性能指標

📄 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。