Yolov8x Tuned Hand Gestures

🚀 Yolov8x Tuned to Hand Gestures

このプロジェクトは、hand gestures roboflow dataset を使用して微調整されたYolo v8xモデルで、手のジェスチャーを検出する物体検出モデルです。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、手のジェスチャーの推論を行うことができます。

基本的な使用法

# オリジナルのコードとコメントを保持
from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# load model
model = YOLO('lewiswatson/yolov8x-tuned-hand-gestures')

# set image
image = 'https://thumbs.dreamstime.com/b/young-man-showing-peace-sign-isolated-over-yellow-background-133210696.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

学習パラメータ

このモデルは Ultralytics と Ultralyticsplus を使用して学習されました。

• エポック数: 10
• オプティマイザ: SGD
• 早期終了のパティエンス: 50
• 画像サイズ: 640
• バッチサイズ: -1

メトリクス

このモデルの評価には以下のメトリクスが使用されます。

• 正解率 (Accuracy)
• F1スコア (F1)
• 適合率 (Precision)
• 再現率 (Recall)

ベースモデル

• Ultralytics/YOLOv8

📄 ライセンス

このプロジェクトはCC BY 4.0ライセンスの下で公開されています。