标签:

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• awesome-yolov8-models 库名称: ultralytics 库版本: 8.0.21 推理: false 数据集:
• keremberke/valorant-object-detection 模型索引:
• 名称: keremberke/yolov8m-valorant-detection 结果:
  • 任务: 类型: 目标检测 数据集: 类型: keremberke/valorant-object-detection 名称: valorant-object-detection 分割: 验证 指标:
    • 类型: 精确度 值: 0.96466 名称: mAP@0.5(box) 许可证: agpl-3.0

支持的标签

['掉落的炸弹', '敌人', '已安放的炸弹', '队友']

使用方法

• 安装 ultralyticsplus:

pip install ultralyticsplus==0.0.23 ultralytics==8.0.21

• 加载模型并进行预测:

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# 加载模型
model = YOLO('keremberke/yolov8m-valorant-detection')

# 设置模型参数
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMS置信度阈值
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMS IoU阈值
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMS类别无关
model.overrides['max_det'] = 1000  # 每张图像的最大检测数

# 设置图像
image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# 执行推理
results = model.predict(image)

# 观察结果
print(results[0].boxes)
render = render_result(model=model, image=image, result=results[0])
render.show()

更多模型请访问: awesome-yolov8-models