Yolov10s

🚀 YOLOv10

YOLOv10は、コンピュータビジョン分野におけるリアルタイムのエンドツーエンド物体検出モデルです。このモデルは、高速かつ高精度な物体検出を実現し、様々な応用シーンでの利用が期待されています。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、YOLOv10モデルの基本的な使い方を説明します。以下の手順に従って、モデルのインストール、学習、検証、推論を行うことができます。

✨ 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備える。
• 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をインストールします。

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

💻 使用例

基本的な使用法

以下のコードは、YOLOv10モデルの学習と検証の基本的な使用例です。

from ultralytics import YOLOv10

model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10s')
# Training
model.train(...)
# after training, one can push to the hub
model.push_to_hub("your-hf-username/yolov10-finetuned")

# Validation
model.val(...)

高度な使用法

以下のコードは、YOLOv10モデルを使用した推論の例です。猫の画像に対して物体検出を行い、結果を保存します。

from ultralytics import YOLOv10

model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10s')
source = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
model.predict(source=source, save=True)

このコードを実行すると、以下のような結果が得られます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection

• arXiv: https://arxiv.org/abs/2405.14458v1
• github: https://github.com/THU-MIG/yolov10

BibTeXエントリと引用情報

@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}
}

📄 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。