Yolo V8 Plant Seedling Classification

🚀 uisikdag/weed_yolov8_balanced

uisikdag/weed_yolov8_balancedは、画像分類タスクに特化したモデルです。Ultralyticsライブラリをベースに構築され、高い精度で画像の分類を行うことができます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、まず必要なライブラリをインストールし、モデルをロードして予測を実行します。以下に手順を示します。

✨ 主な機能

• 画像分類タスクに特化したモデルです。
• 高い精度で画像の分類を行うことができます。
• Ultralyticsライブラリをベースに構築されています。

📦 インストール

ultralyticsplusをインストールします。

pip install ultralyticsplus==0.0.28 ultralytics==8.0.43

💻 使用例

基本的な使用法

from ultralyticsplus import YOLO, postprocess_classify_output

# load model
model = YOLO('uisikdag/weed_yolov8_balanced')

# set model parameters
model.overrides['conf'] = 0.25  # model confidence threshold

# 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].probs) # [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
processed_result = postprocess_classify_output(model, result=results[0])
print(processed_result) # {"cat": 0.4, "dog": 0.6}

サポートされるラベル

['Black-grass', 'Charlock', 'Cleavers', 'Common Chickweed', 'Common wheat', 'Fat Hen', 'Loose Silky-bent', 'Maize', 'Scentless Mayweed', 'Shepherds Purse', 'Small-flowered Cranesbill', 'Sugar beet']

モデル情報