Yolov10b

🚀 YOLOv10

YOLOv10は、リアルタイムのエンドツーエンド物体検出を実現するモデルです。コンピュータビジョン分野における物体検出タスクを高速かつ高精度に行うことができます。

🚀 クイックスタート

YOLOv10は、物体検出のためのリアルタイムエンドツーエンドモデルです。以下のセクションでは、このモデルのインストール、学習、検証、推論の方法について説明します。

✨ 主な機能

• リアルタイムのエンドツーエンド物体検出を実現。
• 高精度な物体検出性能を持つ。
• 学習と推論が容易に行える。

📦 インストール

以下のコマンドを使用して、YOLOv10をインストールできます。

pip install git+https://github.com/THU-MIG/yolov10.git

💻 使用例

基本的な使用法

学習と検証

from ultralytics import YOLOv10

model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10b')
# Training
model.train(...)
# after training, one can push to the hub
model.push_to_hub("your-hf-username/yolov10-finetuned")

# Validation
model.val(...)

推論

以下は、猫の画像に対する推論のエンドツーエンドの例です。

from ultralytics import YOLOv10

model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10b')
source = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
model.predict(source=source, save=True)

このコードの実行結果は以下の通りです。

📚 ドキュメント

• 論文: YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection
• arXiv: https://arxiv.org/abs/2405.14458v1
• GitHub: https://github.com/THU-MIG/yolov10

📄 ライセンス

このプロジェクトはAGPL-3.0ライセンスの下で提供されています。

BibTeX引用

@article{wang2024yolov10,
  title={YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection},
  author={Wang, Ao and Chen, Hui and Liu, Lihao and Chen, Kai and Lin, Zijia and Han, Jungong and Ding, Guiguang},
  journal={arXiv preprint arXiv:2405.14458},
  year={2024}
}