Yolov8m Nlf Head Detection

🚀 keremberke/yolov8m-nlf-head-detection

このモデルは、ultralyticsライブラリを用いた物体検出モデルです。yolov8mモデルをベースに、NFLの物体検出タスクに特化して訓練されています。

🚀 クイックスタート

サポートされるラベル

['Helmet', 'Helmet-Blurred', 'Helmet-Difficult', 'Helmet-Partial', 'Helmet-Sideline']

使い方

• ultralyticsplusをインストールします。

pip install ultralyticsplus==0.0.24 ultralytics==8.0.23

• モデルをロードして予測を実行します。

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# load model
model = YOLO('keremberke/yolov8m-nlf-head-detection')

# 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()

より多くのモデルはこちら: awesome-yolov8-models

📦 モデル情報

📚 評価指標