Yolov5m Football

🚀 ヨロヴィーファイブ（YOLOv5）フットボール物体検出モデル

このモデルはYOLOv5をベースに構築され、フットボール関連の物体検出に特化しています。高い精度で物体を検出し、ユーザーが簡単に利用できるように設計されています。

🚀 クイックスタート

モデルのインストール

yolov5 をインストールします。

pip install -U yolov5

モデルの読み込みと予測の実行

import yolov5

# モデルの読み込み
model = yolov5.load('keremberke/yolov5m-football')
  
# モデルのパラメータ設定
model.conf = 0.25  # NMS信頼度閾値
model.iou = 0.45  # NMS IoU閾値
model.agnostic = False  # NMSクラス非依存
model.multi_label = False  # NMS各ボックスの複数ラベル
model.max_det = 1000  # 画像あたりの最大検出数

# 画像の設定
img = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# 推論の実行
results = model(img, size=640)

# テスト時のデータ拡張を使用した推論
results = model(img, augment=True)

# 結果の解析
predictions = results.pred[0]
boxes = predictions[:, :4] # x1, y1, x2, y2
scores = predictions[:, 4]
categories = predictions[:, 5]

# 画像上に検出バウンディングボックスを表示
results.show()

# 結果を "results/" フォルダに保存
results.save(save_dir='results/')

カスタムデータセットでのモデルの微調整

yolov5 train --data data.yaml --img 640 --batch 16 --weights keremberke/yolov5m-football --epochs 10

他の利用可能なモデルは awesome-yolov5-models を参照してください。

📦 モデル情報

📚 評価結果

このモデルは keremberke/football-object-detection データセットの検証セットで評価されています。