YOLOv5 para Aksara Jawa
ariffaizin19
Detección de objetos
Modelo YOLOv5 diseñado para la detección de objetos en caracteres Aksara Jawa. Este modelo utiliza PyTorch y es parte de la librería ultralyticsplus. Es ideal para el reconocimiento y clasificación de diversos caracteres en la escritura Aksara Jawa, incluyendo tanto los caracteres básicos como sus variantes.
Como usar
Instalar la biblioteca
pip install yolov5==7.0.5 torch
Cargar el modelo y realizar predicciones
import yolov5
from PIL import Image
model = yolov5.load(models_id)
model.overrides['conf'] = 0.25 # Umbral de confianza NMS
model.overrides['iou'] = 0.45 # Umbral de IoU NMS
model.overrides['max_det'] = 1000 # número máximo de detecciones por imagen
# establecer imagen
image = 'https://huggingface.co/spaces/ariffaizin19/yolov5-sewaka-detc/raw/main/test_images/example1.jpg'
# realizar inferencia
results = model.predict(image)
# observar resultados
print(results[0].boxes)
render = render_result(model=model, image=image, result=results[0])
render.show()
Funcionalidades
- Detección de objetos
- Soporte para caracteres Aksara Jawa
- Umbral de confianza ajustable
- Capacidad de definir el número máximo de detecciones por imagen
- Basado en PyTorch
- Parte de la librería ultralyticsplus
Casos de uso
- Reconocimiento de caracteres Aksara Jawa en imágenes
- Clasificación de caracteres Aksara Jawa
- Aplicaciones de visión por computadora enfocadas en la cultura y lenguaje de Indonesia