Checker TB Yolov8 Ver1

🚀 linhcuem/checker_TB_yolov8_ver1

这是一个基于ultralytics库的目标检测模型，能够识别多种不同类型的物品，在目标检测任务中具有较高的精度。

🚀 快速开始

安装依赖

要使用此模型，需要安装ultralyticsplus和ultralytics库。可以使用以下命令进行安装：

pip install ultralyticsplus==0.0.28 ultralytics==8.0.43

加载模型并进行预测

以下是一个使用该模型进行目标检测的示例代码：

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# 加载模型
model = YOLO('linhcuem/checker_TB_yolov8_ver1')

# 设置模型参数
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMS置信度阈值
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMS IoU阈值
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMS类别无关性
model.overrides['max_det'] = 1000  # 每张图像的最大检测数

# 设置图像
image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# 进行推理
results = model.predict(image)

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

✨ 主要特性

支持的标签

该模型支持以下标签的目标检测：

['bom_gen', 'bom_jn', 'bom_knp', 'bom_sachet', 'bom_vtgk', 'bom_ytv', 'hop_dln', 'hop_jn', 'hop_vtg', 'hop_ytv', 'lo_kids', 'lo_ytv', 'loc_dln', 'loc_jn', 'loc_kids', 'loc_ytv', 'pocky', 'tui_gen', 'tui_jn', 'tui_sachet', 'tui_vtgk']

📚 详细文档

模型指标

模型展示