Yolo V8 Fog Or Smog Classification

🚀 uisikdag/fogsmog_v8

uisikdag/fogsmog_v8是基於YOLOv8的圖像分類模型，可準確識別圖像中的霧和煙霧，在圖像分類任務中表現出色。

🚀 快速開始

本模型使用ultralyticsplus庫，以下是使用該模型進行圖像分類的具體步驟。

✨ 主要特性

• 標籤支持：支持識別['fog', 'smog']兩種標籤。
• 性能指標：模型在圖像分類任務中，top1準確率達到0.8375，top5準確率達到1。

📦 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, postprocess_classify_output

# load model
model = YOLO('uisikdag/fogsmog_v8')

# set model parameters
model.overrides['conf'] = 0.25  # model confidence threshold

# 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].probs) # [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
processed_result = postprocess_classify_output(model, result=results[0])
print(processed_result) # {"cat": 0.4, "dog": 0.6}

模型信息表格

模型縮略圖