YOLOv10

jameslahm
Detección de objetos

YOLOv10: Detección de objetos en tiempo real y de extremo a extremo

Como usar

pip install git+https://github.com/THU-MIG/yolov10.git

from ultralytics import YOLOv10

# Descargar modelo preentrenado
yolov10 = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10x')

# Entrenamiento
model.train(...)

# Subir modelo entrenado al hub
model.push_to_hub('tu-usuario-hf/yolov10-finetuned')

# Validación
model.val(...)

# Inferencia
modelo = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10x')
source = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
modelo.predict(source=source, save=True)

Funcionalidades

Detección de objetos
Modelo preentrenado disponible
Compatibilidad con PyTorch
Licencia AGPL-3.0
Entrenamiento y validación con datasets de detección como COCO

Casos de uso

Detección de objetos en imágenes y videos en tiempo real
Aplicaciones de visión por computadora
Monitoreo de seguridad y vigilancia
Reconocimiento de animales en imágenes (ejemplo: gatos)