Yolov8s Visdrone

🚀 mshamrai/yolov8s - 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データセットを使用して訓練されています。高精度な物体検出が可能で、様々な物体の検出に役立ちます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、以下の手順に従ってください。

📦 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

# モデルをロードする
model = YOLO('mshamrai/yolov8s-visdrone')

# モデルパラメータを設定する
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMS信頼度閾値
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMS IoU閾値
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMSクラス非依存
model.overrides['max_det'] = 1000  # 画像ごとの最大検出数

# 画像を設定する
image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# 推論を実行する
results = model.predict(image)

# 結果を確認する
print(results[0].boxes)
render = render_result(model=model, image=image, result=results[0])
render.show()

📚 詳細ドキュメント

サポートされるラベル

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

モデル情報

📄 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。