🚀 keremberke/yolov8m-nlf-head-detection
本項目基於ultralytics
庫,利用YOLOv8
模型實現目標檢測,可對美式橄欖球相關目標進行檢測,在keremberke/nfl-object-detection
數據集上進行了驗證。
🚀 快速開始
支持的標籤
['Helmet', 'Helmet-Blurred', 'Helmet-Difficult', 'Helmet-Partial', 'Helmet-Sideline']
使用方法
pip install ultralyticsplus==0.0.24 ultralytics==8.0.23
from ultralyticsplus import YOLO, render_result
model = YOLO('keremberke/yolov8m-nlf-head-detection')
model.overrides['conf'] = 0.25
model.overrides['iou'] = 0.45
model.overrides['agnostic_nms'] = False
model.overrides['max_det'] = 1000
image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'
results = model.predict(image)
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
📦 安裝指南
安裝所需的庫:
pip install ultralyticsplus==0.0.24 ultralytics==8.0.23
💻 使用示例
基礎用法
from ultralyticsplus import YOLO, render_result
model = YOLO('keremberke/yolov8m-nlf-head-detection')
model.overrides['conf'] = 0.25
model.overrides['iou'] = 0.45
model.overrides['agnostic_nms'] = False
model.overrides['max_det'] = 1000
image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'
results = model.predict(image)
print(results[0].boxes)
render = render_result(model=model, image=image, result=results[0])
render.show()
📚 詳細文檔
支持的標籤
模型支持以下標籤:
['Helmet', 'Helmet-Blurred', 'Helmet-Difficult', 'Helmet-Partial', 'Helmet-Sideline']
模型信息
屬性 |
詳情 |
模型類型 |
基於ultralytics 庫的YOLOv8 目標檢測模型 |
訓練數據 |
keremberke/nfl-object-detection 數據集 |
評估指標
在nfl-object-detection
數據集的驗證集上,模型的mAP@0.5(box)
指標為 0.28743。
模型索引
- 名稱:
keremberke/yolov8m-nlf-head-detection
- 任務類型:目標檢測
- 數據集:
keremberke/nfl-object-detection
- 評估指標: