YOLOv10s

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/yolov10s')
# Entrenamiento
model.train(...)
# después del entrenamiento, se puede subir al hub
model.push_to_hub("your-hf-username/yolov10-finetuned")

# Validación
model.val(...)

Inferencia
Aquí tienes un ejemplo de extremo a extremo que muestra la inferencia en una imagen de gatos:
from ultralytics import YOLOv10

model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10s')
source = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
model.predict(source=source, save=True)

Lo que muestra:

Funcionalidades

Detección de objetos
Compatibilidad con Safetensors
Utiliza el conjunto de datos COCO
Mezcla con el centro de modelos de PyTorch
Referencia en arXiv:2405.14458

Casos de uso

Detección de objetos en tiempo real
Aplicaciones de visión por computadora
Automatización de tareas de etiquetado de imágenes