Yolov8m Protective Equipment Detection

🚀 keremberke/yolov8m-protective-equipment-detection

このモデルは、物体検出タスクに特化したYOLOv8ベースのモデルです。keremberke/protective-equipment-detectionデータセットを使用して訓練され、防護具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、まずultralyticsplusをインストールし、モデルをロードして予測を実行します。

✨ 主な機能

• 防護具の物体検出が可能です。
• 様々なパラメータを設定して、検出結果をカスタマイズできます。

📦 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==0.0.24 ultralytics==8.0.23

💻 使用例

基本的な使用法

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# load model
model = YOLO('keremberke/yolov8m-protective-equipment-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()

📚 ドキュメント

サポートされるラベル

['glove', 'goggles', 'helmet', 'mask', 'no_glove', 'no_goggles', 'no_helmet', 'no_mask', 'no_shoes', 'shoes']

その他のモデル

より多くのモデルについては、awesome-yolov8-modelsを参照してください。

🔧 技術詳細