Yolov8m Valorant Detection

🚀 基於YOLOv8的瓦羅蘭特目標檢測模型

本項目使用ultralyticsplus庫，基於YOLOv8模型實現了對瓦羅蘭特遊戲畫面的目標檢測，可識別掉落的尖刺、敵人、已安置的尖刺和隊友等目標，具有較高的檢測精度。

🚀 快速開始

支持的標籤

['dropped spike', 'enemy', 'planted spike', 'teammate']

使用方法

• 安裝ultralyticsplus：

pip install ultralyticsplus==0.0.23 ultralytics==8.0.21

• 加載模型並進行預測：

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# load model
model = YOLO('keremberke/yolov8m-valorant-detection')

# set model parameters
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMS confidence threshold
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMS IoU threshold
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMS class-agnostic
model.overrides['max_det'] = 1000  # maximum number of detections per image

# 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].boxes)
render = render_result(model=model, image=image, result=results[0])
render.show()

更多模型請訪問：awesome-yolov8-models

📄 許可證

本項目採用AGPL-3.0許可證。

📦 模型信息