Yolo11 Number Operator

🚀 YOLO11xによる数字と演算子の検出

このリポジトリには、YOLO11xアーキテクチャを使用して数字（0 - 10）と基本的な算術演算子（+, -, ×, ÷, =）を検出するためのPyTorchエクスポートモデルが含まれています。このモデルは、画像内のこれらの記号を認識し、その位置と分類を返すように学習されています。

🚀 クイックスタート

✨ 主な機能

YOLO11xモデルは、以下の検出に最適化されています。

• 数字：0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
• 演算子：+, -, ×, ÷, =

#class
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
div
eqv
minus
mult
plus

📦 インストール

このモデルをプロジェクトで使用するには、以下の手順に従ってください。

1. ライブラリのインストール

YOLOモデルに使用されるultralyticsライブラリがインストールされていることを確認してください。

pip install ultralytics

💻 使用例

基本的な使用法

2. モデルの読み込み

モデルを読み込み、画像に対して検出を行うには、以下のようにします。

from ultralytics import YOLO

# モデルの読み込み
model = YOLO("./number_11x.pt")

# 画像に対する検出を実行
results = model("image.png")

# 結果の表示または処理
results.show()  # 検出されたオブジェクトが表示された画像を表示

高度な使用法

3. モデル推論

resultsオブジェクトには、各検出されたオブジェクトのバウンディングボックス、ラベル（例：数字または演算子）、および信頼度スコアが含まれています。 以下のようにアクセスできます。

for result in results:
    print(result.boxes)   # バウンディングボックス
    print(result.names)   # 検出されたクラス
    print(result.scores)  # 信頼度スコア

#yolo11