chanelcolgate/chamdiemgianhang-vsk-v4
chanelcolgate
Detección de objetos
chanelcolgate/chamdiemgianhang-vsk-v4 es un modelo de detección de objetos que utiliza la tecnología de PyTorch y está integrado con TensorBoard. Este modelo se construyó con ultralytics v8 y ultralyticsplus yolov8, proporcionando capacidades avanzadas de visión por computadora. El modelo ha sido entrenado y evaluado en el conjunto de datos chanelcolgate/yenthienviet.
Como usar
Instalar ultralyticsplus:
pip install ultralyticsplus==0.1.0 ultralytics==8.0.239
Cargar el modelo y realizar la predicción:
from ultralyticsplus import YOLO, render_result
# cargar el modelo
model = YOLO('chanelcolgate/chamdiemgianhang-vsk-v4')
# establecer parámetros del modelo
model.overrides['conf'] = 0.25 # Umbral de confianza NMS
model.overrides['iou'] = 0.45 # Umbral IoU de NMS
model.overrides['agnostic_nms'] = False # NMS clase-agnóstica
model.overrides['max_det'] = 1000 # número máximo de detecciones por imagen
# establecer 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
- Soporte para TensorBoard
- Construido con PyTorch
- Tecnología de ultralytics v8 y yolov8
Casos de uso
- Detección de diversos objetos en imágenes
- Evaluación y análisis de conjuntos de datos visuales
- Aplicaciones en sistemas de vigilancia y seguridad
- Uso en proyectos de investigación y desarrollo en visión por computadora