Naruto Hand Seal Detection

🚀 eeshawn11/naruto_hand_seal_detection

このモデルは、ナルトの手印を検出する物体検出モデルです。Ultralyticsをベースに構築されており、高精度な検出が可能です。

🚀 クイックスタート

サポートされるラベル

['bird', 'boar', 'dog', 'dragon', 'hare', 'horse', 'monkey', 'ox', 'ram', 'rat', 'snake', 'tiger']

使い方

• ultralyticsplus をインストールします。

pip install ultralyticsplus==0.0.28

• モデルをロードし、予測を実行します。

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# モデルをロード
model = YOLO('eeshawn11/naruto_hand_seal_detection')

# モデルパラメータを設定
model.overrides['conf'] = 0.50  # NMS信頼度閾値
model.overrides['iou'] = 0.70  # NMS IoU閾値
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMSクラス非依存
model.overrides['max_det'] = 10  # 画像あたりの最大検出数

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

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

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

📦 インストール

• ultralyticsplus をインストールするには、以下のコマンドを実行します。

pip install ultralyticsplus==0.0.28

💻 使用例

基本的な使用法

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# モデルをロード
model = YOLO('eeshawn11/naruto_hand_seal_detection')

# モデルパラメータを設定
model.overrides['conf'] = 0.50  # NMS信頼度閾値
model.overrides['iou'] = 0.70  # NMS IoU閾値
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMSクラス非依存
model.overrides['max_det'] = 10  # 画像あたりの最大検出数

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

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

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

📚 ドキュメント

モデル情報

評価指標