keremberke/yolov8s-plane-detection
keremberke
Detección de objetos
Un modelo de detección de objetos centrado en la detección de aviones usando YOLOv8 de Ultralytics. Incluye características avanzadas como la configuración de umbrales de confianza y IoU, y es capaz de realizar hasta 1000 detecciones por imagen.
Como usar
from ultralyticsplus import YOLO, render_result
# cargar el modelo
model = YOLO('keremberke/yolov8s-plane-detection')
# configurar parámetros del modelo
model.overrides['conf'] = 0.25 # Umbral de confianza de NMS
model.overrides['iou'] = 0.45 # Umbral IoU de NMS
model.overrides['agnostic_nms'] = False # NMS agnóstico de clase
model.overrides['max_det'] = 1000 # número máximo de detecciones por imagen
# configurar 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 específicamente de aviones
- Basado en YOLOv8 de Ultralytics
- Soporta ajuste de umbral de confianza y IoU
- Capacidad de realizar hasta 1000 detecciones por imagen
- No utiliza NMS agnóstico de clase
Casos de uso
- Detección de aviones en imágenes aéreas
- Monitorización del tráfico aéreo
- Aplicaciones de seguridad y vigilancia
- Análisis de datos en el ámbito de la aviación