Yolov8s Forklift Detection

🚀 keremberke/yolov8s-forklift-detection

このモデルは、ultralyticsライブラリをベースにした物体検出モデルです。yolov8sアーキテクチャを使用し、フォークリフトと人物の検出に特化しています。

🚀 クイックスタート

サポートされるラベル

['forklift', 'person']

使い方

• ultralyticsplusをインストールします。

pip install ultralyticsplus==0.0.23 ultralytics==8.0.21

• 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/yolov8s-forklift-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()

他のモデルはawesome-yolov8-modelsで確認できます。

📚 詳細ドキュメント

モデル情報

モデル評価結果

• タスク: 物体検出
• データセット: keremberke/forklift-object-detection (validationスプリット)
• 評価指標:
  • mAP@0.5(box): 0.85117