标签:

• ultralyticsplus
• yolov8
• ultralytics
• 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/fogsmog_v8 结果:
  • 任务: 类型: 图像分类 指标:
    • 类型: 准确率 值: 0.8375 # 最小值: 0.0 - 最大值: 1.0 名称: top1准确率
    • 类型: 准确率 值: 1 # 最小值: 0.0 - 最大值: 1.0 名称: top5准确率

支持的标签

['雾', '烟雾']

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/fogsmog_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)

# 查看结果
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}