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