Asl Detection Yolov5

🚀 YOLOv5美國手語檢測模型

本項目基於YOLOv5實現美國手語檢測，利用預訓練模型可快速進行目標檢測任務，同時支持在自定義數據集上進行微調，具有較高的檢測精度。

🚀 快速開始

安裝依賴

安裝 yolov5：

pip install -U yolov5

加載模型並進行預測

import yolov5

# 加載模型
model = yolov5.load('niki-stha/asl-detection-yolov5')
  
# 設置模型參數
model.conf = 0.80  # NMS置信度閾值
model.iou = 0.45  # NMS IoU閾值
model.agnostic = False  # NMS類別無關
model.multi_label = False  # NMS每個框多個標籤
model.max_det = 1000  # 每張圖像的最大檢測數

# 設置圖像
img = 'https://datasets-server.huggingface.co/assets/niki-stha/asl-detection-roboflow/--/niki-stha--asl-detection-roboflow/test/2/image/image.jpg'

# 進行推理
results = model(img, size=640)

# 使用測試時間增強進行推理
results = model(img, augment=True)

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

# 在圖像上顯示檢測邊界框
results.show()

# 將結果保存到 "results/" 文件夾
results.save(save_dir='results/')

在自定義數據集上微調模型

yolov5 train --data data.yaml --img 416 --batch 32 --weights keremberke/yolov5s-license-plate --epochs 10

更多可用模型：awesome-yolov5-models

📦 模型信息