Yolov8m Plane Detection

🚀 yolov8m 飛機檢測模型

本項目基於ultralyticsplus和YOLOv8，專注于飛機檢測任務。它使用了keremberke/plane - detection數據集進行訓練，能高效準確地檢測圖像中的飛機。

✨ 主要特性

• 多標籤支持：支持檢測['planes']標籤。
• 高精度：在驗證集上的mAP@0.5(box)指標達到了 0.995。
• 易用性：藉助ultralyticsplus庫，方便安裝和使用。

📦 安裝指南

安裝ultralyticsplus和ultralytics庫：

pip install ultralyticsplus==0.0.23 ultralytics==8.0.21

💻 使用示例

基礎用法

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# 加載模型
model = YOLO('keremberke/yolov8m-plane-detection')

# 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()

更多模型

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📚 詳細文檔

支持的標籤

['planes']

模型信息

模型指標

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