标签:

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• yolov8
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• yolo
• 视觉
• 图像分类
• pytorch

库名称: ultralytics 库版本: 8.0.21 推理: 否

模型索引:

• 名称: uisikdag/indoorsceneclas_v8 结果:

  • 任务: 类型: 图像分类

    指标:

    • 类型: 准确率 值: 0.02246 # 最小值: 0.0 - 最大值: 1.0 名称: top1准确率
    • 类型: 准确率 值: 0.08986 # 最小值: 0.0 - 最大值: 1.0 名称: top5准确率

数据集:
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支持的标签

['机场内部', '艺术工作室', '礼堂', '面包店', '书店', '保龄球馆', '自助餐厅', '赌场', '儿童房', '教堂内部', '教室', '回廊', '壁橱', '服装店', '计算机房', '音乐厅', '走廊', '熟食店', '牙医诊所', '餐厅', '电梯', '快餐店', '花店', '游戏室', '车库', '温室', '杂货店', '健身房', '美发沙龙', '医院病房', '公交车内部', '地铁内部', '珠宝店', '幼儿园', '厨房', '湿实验室', '自助洗衣店', '图书馆', '客厅', '大堂', '更衣室', '购物中心', '会议室', '电影院', '博物馆', '育婴室', '办公室', '手术室', '食品储藏室', '室内游泳池', '牢房', '餐厅', '餐厅厨房', '鞋店', '楼梯间', '音乐工作室', '地铁', '玩具店', '火车站', '电视演播室', '音像店', '等候室', '仓库', '酒窖']

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, postprocess_classify_output

# 加载模型
model = YOLO('uisikdag/indoorsceneclas_v8')

# 设置模型参数
model.overrides['conf'] = 0.25  # 模型置信度阈值

# 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].probs) # [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
processed_result = postprocess_classify_output(model, result=results[0])
print(processed_result) # {"猫": 0.4, "狗": 0.6}