chamdiemgianhang-vsk

chanelcolgate

Detección de objetos

Un modelo de detección de objetos desarrollado por chanelcolgate utilizando PyTorch y TensorBoard. Este modelo utiliza la arquitectura ultralytics v8 y ultralyticsplus yolov8 y está entrenado en el dataset chanelcolgate/yenthienviet. Se reporta un [email protected] de 0.921 en el conjunto de validación de yenthienviet.

Como usar

# instalar ultralyticsplus
pip install ultralyticsplus==0.1.0 ultralytics==8.0.239

# cargar modelo y realizar predicción
from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# cargar modelo
model = YOLO('chanelcolgate/chamdiemgianhang-vsk')

# configurar parámetros del modelo
model.overrides['conf'] = 0.25 # umbral de confianza de NMS
model.overrides['iou'] = 0.45 # umbral de IoU de NMS
model.overrides['agnostic_nms'] = False # NMS no es agnóstico de clase
model.overrides['max_det'] = 1000 # número máximo de detecciones por imagen

# configurar imagen
image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.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
Integración con TensorBoard
Desarrollado con PyTorch
Arquitectura ultralytics v8 y ultralyticsplus yolov8

Casos de uso

Detección de objetos en imágenes
Análisis de imágenes con múltiples objetos
Proyectos de visión por computadora