Yolov8s

🚀 ultralyticsplus/yolov8s

このモデルは、物体検出タスクに特化したYOLOv8ベースのモデルです。UltralyticsPlusライブラリを使用して簡単に導入し、物体検出を行うことができます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、まずultralyticsplusをインストールし、モデルをロードして予測を実行します。以下に手順を示します。

✨ 主な機能

• 多くの物体クラスをサポートしています。
• 高精度な物体検出が可能です。
• UltralyticsPlusライブラリを使用することで、簡単にモデルを使用できます。

📦 インストール

ultralyticsplusをインストールするには、以下のコマンドを実行します。

pip install -U ultralyticsplus==0.0.14

💻 使用例

基本的な使用法

以下のコードは、モデルをロードして予測を実行する基本的な使用例です。

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# load model
model = YOLO('ultralyticsplus/yolov8s')

# set model parameters
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMS confidence threshold
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMS IoU threshold
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMS class-agnostic
model.overrides['max_det'] = 1000  # maximum number of detections per image

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

# perform inference
results = model.predict(image)

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

📚 ドキュメント

サポートされるラベル

このモデルは以下のラベルをサポートしています。

['person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light', 'fire hydrant', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow', 'elephant', 'bear', 'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella', 'handbag', 'tie', 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball', 'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard', 'surfboard', 'tennis racket', 'bottle', 'wine glass', 'cup', 'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple', 'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza', 'donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant', 'bed', 'dining table', 'toilet', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote', 'keyboard', 'cell phone', 'microwave', 'oven', 'toaster', 'sink', 'refrigerator', 'book', 'clock', 'vase', 'scissors', 'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush']

📄 ライセンス

このモデルはAGPL-3.0ライセンスの下で提供されています。

モデル情報