yolov10-dummy-finetuned

Sj210033
Detección de objetos

YOLOv10: Detección de Objetos en Tiempo Real de Extremo a Extremo

Como usar

Instalación:

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

Entrenamiento y validación:

from ultralytics import YOLOv10

model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10n')
# Entrenamiento
model.train(...)
# después del entrenamiento, se puede subir al hub
model.push_to_hub("your-hf-username/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

Número de parámetros: 31.8M
Tipo de tensor: F32
Detección de objetos en tiempo real
Entrenamiento y validación
Inferencia de imágenes

Casos de uso

Detección de objetos en imágenes en tiempo real
Uso en aplicaciones de visión por computadora