footballplayers_yolov8
uisikdag
Detección de objetos
Modelo de detección de objetos especializado en identificar jugadores de fútbol, porteros, árbitros y balones en imágenes. Este modelo utiliza la versión ultralytics v8 y permite la personalización de parámetros como el umbral de confianza, umbral de IoU, detección no agnóstica y el número máximo de detecciones por imagen.
Como usar
Instalar ultralyticsplus:
pip install ultralyticsplus==0.0.25 ultralytics==8.0.25
Cargar el modelo y realizar predicciones:
from ultralyticsplus import YOLO, render_result
# cargar modelo
model = YOLO('uisikdag/football_players_rf')
# 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 no agnóstico
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
- Integración con TensorBoard
- Implementado en PyTorch
- Compatible con ultralytics v8
- Permite personalización de parámetros
Casos de uso
- Identificación de jugadores de fútbol en imágenes
- Detección de balones en contextos deportivos
- Reconocimiento de roles específicos como árbitros y porteros en partidos de fútbol