Yolov10 Fire And Smoke Detection

🚀 YOLOv10：即時火災與煙霧檢測

本項目包含一個經過訓練的YOLOv10模型，用於即時火災和煙霧檢測。該模型藉助Ultralytics YOLO框架，能夠高效且精準地進行目標檢測。用戶可調整置信度和交併比（IoU）閾值，以獲得最佳檢測效果。

🚀 快速開始

本模型託管在Hugging Face上，可通過推理小部件訪問，也能使用Hugging Face Transformers管道以編程方式調用。

推理小部件

將圖像上傳至下方小部件，並調整以下參數：

• 置信度閾值：預測所需的最低置信水平（默認值：0.25）。
• IoU閾值：目標匹配所需的最低IoU水平（默認值：0.45）。
• 圖像尺寸：調整輸入圖像的大小（默認值：640x640）。

Python編程調用

若要以編程方式使用該模型，可參考以下代碼：

import torch
from ultralytics import YOLO
from PIL import Image

# 加載模型
model_path = "pytorch_model.bin"
state_dict = torch.load(model_path, map_location="cpu")

# 初始化YOLO模型
model = YOLO()  # 替換為正確的YOLO類
model.load_state_dict(state_dict)

# 運行推理
image = Image.open("path/to/image.jpg")
results = model.predict(image, conf=0.25, iou=0.45)
results.show()

✨ 主要特性

• 即時檢測：能夠即時對火災和煙霧進行檢測。
• 高精度：藉助Ultralytics YOLO框架，實現高效準確的目標檢測。
• 參數可調：用戶可調整置信度和IoU閾值，以獲得最佳檢測效果。

📚 詳細文檔

模型詳情

📄 許可證

本項目採用Apache 2.0許可證。