keremberke/yolov5n-csgo

Cómo utilizar

Instalar yolov5:

pip install -U yolov5

Cargar el modelo y realizar predicciones:

import yolov5

# Cargar el modelo
model = yolov5.load('keremberke/yolov5n-csgo')

# Configurar parámetros del modelo
model.conf = 0.25 # Umbral de confianza NMS
model.iou = 0.45 # Umbral IoU NMS
model.agnostic = False # NMS clas-agnóstico
model.multi_label = False # NMS múltiples etiquetas por caja
model.max_det = 1000 # número máximo de detecciones por imagen

# Configurar la imagen
img = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# Realizar inferencia
results = model(img, size=640)

# Inferencia con aumento de tiempo de prueba
results = model(img, augment=True)

# Parsear resultados
predictions = results.pred[0]
boxes = predictions[:, :4] # x1, y1, x2, y2
scores = predictions[:, 4]
categories = predictions[:, 5]

# Mostrar detecciones en la imagen
results.show()

# Guardar resultados en la carpeta "results/"
results.save(save_dir='results/')

Afinar el modelo en su propio conjunto de datos:

yolov5 train --data data.yaml --img 640 --batch 16 --weights keremberke/yolov5n-csgo --epochs 10