Checker TB Yolov8 Ver1

🚀 linhcuem/checker_TB_yolov8_ver1

這是一個基於ultralytics庫的目標檢測模型，能夠識別多種不同類型的物品，在目標檢測任務中具有較高的精度。

🚀 快速開始

安裝依賴

要使用此模型，需要安裝ultralyticsplus和ultralytics庫。可以使用以下命令進行安裝：

pip install ultralyticsplus==0.0.28 ultralytics==8.0.43

加載模型並進行預測

以下是一個使用該模型進行目標檢測的示例代碼：

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# 加載模型
model = YOLO('linhcuem/checker_TB_yolov8_ver1')

# 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類別無關性
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()

✨ 主要特性

支持的標籤

該模型支持以下標籤的目標檢測：

['bom_gen', 'bom_jn', 'bom_knp', 'bom_sachet', 'bom_vtgk', 'bom_ytv', 'hop_dln', 'hop_jn', 'hop_vtg', 'hop_ytv', 'lo_kids', 'lo_ytv', 'loc_dln', 'loc_jn', 'loc_kids', 'loc_ytv', 'pocky', 'tui_gen', 'tui_jn', 'tui_sachet', 'tui_vtgk']

📚 詳細文檔

模型指標

模型展示