Yolov8s Valorant Detection

🚀 keremberke/yolov8s-valorant-detection

本項目基於ultralytics庫，利用YOLOv8模型實現了對《無畏契約》（Valorant）遊戲畫面的目標檢測，可精準識別遊戲中的關鍵元素，如掉落的尖釘、敵人、已安置的尖釘和隊友等，為遊戲相關的視覺分析提供了有力支持。

🚀 快速開始

安裝依賴

安裝 ultralyticsplus：

pip install ultralyticsplus==0.0.23 ultralytics==8.0.21

加載模型並進行預測

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# 加載模型
model = YOLO('keremberke/yolov8s-valorant-detection')

# 設置模型參數
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMS置信度閾值
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMS IoU閾值
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMS類別無關
model.overrides['max_det'] = 1000  # 每張圖像的最大檢測數

# 設置圖像
image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# 進行推理
results = model.predict(image)

# 查看結果
print(results[0].boxes)
render = render_result(model=model, image=image, result=results[0])
render.show()

更多模型請訪問：awesome-yolov8-models

✨ 主要特性

支持的標籤

['dropped spike', 'enemy', 'planted spike', 'teammate']

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