testyolo
LazerLambda
Detección de objetos
testyolo es un modelo de detección de objetos desarrollado por LazerLambda utilizando PyTorch y ultralytics v8. Este modelo está diseñado para identificar y etiquetar objetos en imágenes con alta precisión.
Como usar
Instalar ultralyticsplus:
pip install ultralyticsplus==0.0.28 ultralytics==8.0.43
Cargar el modelo y realizar predicciones:
from ultralyticsplus import YOLO, render_result
# cargar modelo
model = YOLO('LazerLambda/testyolo')
# establecer parámetros del modelo
model.overrides['conf'] = 0.25 # Umbral de confianza NMS
model.overrides['iou'] = 0.45 # Umbral de IoU NMS
model.overrides['agnostic_nms'] = False # NMS de clase agnóstica
model.overrides['max_det'] = 1000 # número máximo de detecciones por imagen
# establecer 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
- Compatibilidad con TensorBoard
- Basado en PyTorch
- Utiliza ultralytics v8
- Predicciones con umbral de confianza ajustable
- Inferencia en imágenes
Casos de uso
- Identificación de objetos en imágenes
- Análisis de imágenes para seguridad y vigilancia
- Aplicaciones en vehículos autónomos