Yolo11x Number Operator

🚀 基於YOLO11x的數字與運算符檢測

本倉庫包含一個基於PyTorch導出的模型，該模型使用YOLO11x架構，用於檢測圖像中的數字（0 - 10）和基本算術運算符（+、-、×、÷、=）。該模型經過訓練，能夠識別這些符號並返回其位置和分類信息。

🚀 快速開始

✨ 主要特性

• 精準識別：能夠準確識別數字 0 - 10 以及基本算術運算符 +、-、×、÷、=。
• 高效檢測：基於YOLO11x架構，實現快速的目標檢測。

📦 安裝指南

確保你已經安裝了用於YOLO模型的 ultralytics 庫：

pip install ultralytics

💻 使用示例

基礎用法

你可以按照以下步驟加載模型並對圖像進行檢測：

from ultralytics import YOLO

# 加載模型
model = YOLO("./number_11x.pt")

# 對圖像進行檢測
results = model("image.png")

# 顯示或處理結果
results.show()  # 顯示帶有檢測對象的圖像

高級用法

結果對象包含每個檢測對象的邊界框、標籤（如數字或運算符）和置信度分數。你可以通過以下方式訪問這些信息：

for result in results:
    print(result.boxes)   # 邊界框
    print(result.names)   # 檢測到的類別
    print(result.scores)  # 置信度分數

📚 詳細文檔

🔧 技術細節

模型描述

YOLO11x模型針對以下目標的檢測進行了優化：

• 數字：0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10
• 運算符：+、-、×、÷、=

以下是模型的類別信息：

#class
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
div
eqv
minus
mult
plus