🚀 keremberke/yolov8m-nlf-head-detection
本项目基于ultralytics
库,利用YOLOv8
模型实现目标检测,可对美式橄榄球相关目标进行检测,在keremberke/nfl-object-detection
数据集上进行了验证。
🚀 快速开始
支持的标签
['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()
更多模型请访问:awesome-yolov8-models
📦 安装指南
安装所需的库:
pip install ultralyticsplus==0.0.24 ultralytics==8.0.23
💻 使用示例
基础用法
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()
📚 详细文档
支持的标签
模型支持以下标签:
['Helmet', 'Helmet-Blurred', 'Helmet-Difficult', 'Helmet-Partial', 'Helmet-Sideline']
模型信息
属性 |
详情 |
模型类型 |
基于ultralytics 库的YOLOv8 目标检测模型 |
训练数据 |
keremberke/nfl-object-detection 数据集 |
评估指标
在nfl-object-detection
数据集的验证集上,模型的mAP@0.5(box)
指标为 0.28743。
模型索引
- 名称:
keremberke/yolov8m-nlf-head-detection
- 任务类型:目标检测
- 数据集:
keremberke/nfl-object-detection
- 评估指标: