Yolov8n Hard Hat Detection

🚀 keremberke/yolov8n-hard-hat-detection

このモデルは、安全帽の検出を行う物体検出モデルです。YOLOv8nをベースに構築され、keremberke/hard-hat-detectionデータセットで訓練されています。

🚀 クイックスタート

サポートされるラベル

['Hardhat', 'NO-Hardhat']

使い方

インストール

ultralyticsplusをインストールします。

pip install ultralyticsplus==0.0.24 ultralytics==8.0.23

モデルのロードと予測の実行

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# モデルのロード
model = YOLO('keremberke/yolov8n-hard-hat-detection')

# モデルパラメータの設定
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMSの信頼度閾値
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMSのIoU閾値
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMSのクラス非依存
model.overrides['max_det'] = 1000  # 画像あたりの最大検出数

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

# 推論の実行
results = model.predict(image)

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

他のモデルはawesome-yolov8-modelsで確認できます。

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