Yolo V8 Plant Seedling Classification

🚀 uisikdag/weed_yolov8_balanced

uisikdag/weed_yolov8_balanced 是基於 ultralytics 庫的圖像分類模型，可準確識別多種雜草類別，在圖像分類任務中表現出色。

🚀 快速開始

支持的標籤

該模型支持對以下雜草類別進行分類：

['Black-grass', 'Charlock', 'Cleavers', 'Common Chickweed', 'Common wheat', 'Fat Hen', 'Loose Silky-bent', 'Maize', 'Scentless Mayweed', 'Shepherds Purse', 'Small-flowered Cranesbill', 'Sugar beet']

安裝步驟

安裝 ultralyticsplus：

pip install ultralyticsplus==0.0.28 ultralytics==8.0.43

💻 使用示例

基礎用法

加載模型並進行預測：

from ultralyticsplus import YOLO, postprocess_classify_output

# load model
model = YOLO('uisikdag/weed_yolov8_balanced')

# set model parameters
model.overrides['conf'] = 0.25  # model confidence threshold

# 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].probs) # [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
processed_result = postprocess_classify_output(model, result=results[0])
print(processed_result) # {"cat": 0.4, "dog": 0.6}

📚 詳細文檔

模型指標