yolov10-finetuned

Sj210033

Detección de objetos

YOLOv10: Detección de objetos en tiempo real de extremo a extremo. URL de arXiv: https://arxiv.org/abs/2405.14458v1 GitHub: https://github.com/THU-MIG/yolov10

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

Detección de objetos en tiempo real
Entrenamiento fino del modelo YOLOv10
Compatible con el conjunto de datos COCO
Implementación desde GitHub
Modelo preentrenado

Casos de uso

Detección de objetos en tiempo real
Aplicaciones de visión por computadora
Monitoreo de seguridad
Automatización en la manufactura