jameslahm/yolov10m
jameslahm
Detección de objetos
YOLOv10: Detección de objetos en tiempo real de extremo a extremo
Como usar
Instalación
pip install git+https://github.com/THU-MIG/yolov10.git
Entrenamiento y validación
from ultralytics import YOLOv10
model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10m')
# Entrenamiento
model.train(...)
# después del entrenamiento, se puede subir al hub
tmodel.push_to_hub("your-hf-username/yolov10-finetuned")
# Validación
model.val(...)
Inferencia
from ultralytics import YOLOv10
model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10m')
source = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
model.predict(source=source, save=True)
Funcionalidades
- Detección de objetos en tiempo real
- Compatibilidad con Safetensors
- Integra con conjuntos de datos de detección/coco
- Funciones de vanguardia en visión por computadora
- Compatibilidad con PyTorch
Casos de uso
- Detección de objetos en tiempo real en imágenes y videos
- Aplicaciones de visión por computadora en diferentes industrias
- Sistemas de seguridad y monitoreo automatizados
- Proyectos de investigación y desarrollo en detección de objetos