chanelcolgate/chamdiemgianhang-vsk-v7

chanelcolgate

Detección de objetos

Modelo de detección de objetos basado en PyTorch y ultralytics v8. Es ideal para la detección de varias etiquetas en imágenes. Este modelo utiliza una confianza mínima de 0.25 y un umbral de IoU de 0.45 para la inferencia con un límite máximo de 1000 detecciones por imagen.

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 modelo
model = YOLO('chanelcolgate/chamdiemgianhang-vsk-v7')

# establecer 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 agnóstico de clase
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
Compatibilidad con TensorBoard
Basado en PyTorch
Utiliza ultralytics v8
Admite múltiples etiquetas

Casos de uso

Detección de productos en tiendas
Clasificación de artículos
Monitorización de inventarios
Análisis de imágenes comerciales