Yolov8s Nlf Head Detection

🚀 keremberke/yolov8s-nlf-head-detection

このモデルは、ultralyticsplusとyolov8をベースに構築された物体検出モデルです。keremberke/nfl-object-detectionデータセットで訓練され、特定の物体検出タスクに適用できます。

🚀 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

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

モデルの読み込みと予測の実行

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# モデルの読み込み
model = YOLO('keremberke/yolov8s-nlf-head-detection')

# モデルパラメータの設定
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMS信頼度閾値
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMS IoU閾値
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMS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()

他のモデルはこちら: awesome-yolov8-models

📚 詳細ドキュメント

モデル情報

評価指標