ultralyticsplus/yolov8s
ultralyticsplus
Detección de objetos
El modelo ultralyticsplus/yolov8s es un modelo de detección de objetos basado en PyTorch, desarrollado por ultralytics. Este modelo es de la familia YOLO (You Only Look Once) y está diseñado para tareas de visión por computadora. La licencia de este modelo es AGPL-3.0.
Como usar
Instalación de ultralyticsplus:
pip install -U ultralyticsplus==0.0.14
Carga del modelo y ejecución de predicciones:
from ultralyticsplus import YOLO, render_result
# Cargar modelo
model = YOLO('ultralyticsplus/yolov8s')
# Configurar 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 agnóstico de clases
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()
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Funcionalidades
- Detección de objetos
- Basado en PyTorch
- Utiliza la arquitectura YOLO
- Confianza mínima y umbral de IoU configurables
- Soporte para detección no max suppression agnóstica de clases
- Capacidad de manejar hasta 1000 detecciones por imagen
Casos de uso
- Detección de personas
- Detección de bicicletas
- Detección de coches
- Detección de animales
- Detección de objetos en tiempo real