Yolov8m Blood Cell Detection

🚀 keremberke/yolov8m-blood-cell-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。血液細胞の検出タスクに特化しており、血小板、赤血球、白血球の検出に高い精度を発揮します。

🚀 クイックスタート

サポートされるラベル

['Platelets', 'RBC', 'WBC']

使用方法

• 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、予測を実行します。

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# モデルをロード
model = YOLO('keremberke/yolov8m-blood-cell-detection')

# モデルのパラメータを設定
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()

他のモデルは awesome-yolov8-models で確認できます。

📦 モデル情報

📚 評価結果