Koshti10/yolov10n-entrenado-Kitti-2D-detección
Koshti10
Detección de objetos
YOLOv10: Detección de Objetos en Tiempo Real de Extremo a Extremo arXiv: https://arxiv.org/abs/2405.14458v1 github: https://github.com/THU-MIG/yolov10
Como usar
pip install git+https://github.com/THU-MIG/yolov10.git
from ultralytics import YOLOv10
model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10n')
# Entrenamiento
model.train(...)
# después del entrenamiento, uno puede subirlo al hub
model.push_to_hub("tu-usuario-hf/yolov10-finetuned")
# Validación
model.val(...)
# Inferencia
Aquí hay un ejemplo de extremo a extremo que muestra la inferencia en una imagen de gatos:
from ultralytics import YOLOv10
model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10n')
source = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
model.predict(source=source, save=True)
Funcionalidades
- Safetensors
- detección-datasets/coco
- ultralytics
- visión por computadora
- YOLOv10
- arxiv: 2405.14458
Casos de uso
- Detección de objetos en imágenes en tiempo real
- Aplicaciones de visión por computadora que requieren detección precisa y rápida de objetos