/ Модель

Характеристики

Размер весов
3,2 МБ
Архитектура
v8 · dense
Библиотека
ultralytics
Опубликована
28 янв 2023

yolov8n-pokemon-classification

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Модель YOLOv8 для классификации изображений покемонов по их классам.

694скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 фев 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

keremberke/yolov8n-pokemon-classification — модель классификации изображений покемонов на базе YOLOv8, размещённая пользователем keremberke. Она предназначена для определения класса покемона на изображении и может применяться для сортировки или разметки коллекций изображений. Модель использует библиотеку Ultralytics и представлена в формате PyTorch.

Карточка показывает примеры меток и рекомендует использовать модель через ultralyticsplus. Данных о размере модели, языках и лицензии нет, поэтому условия распространения по карточке установить нельзя.

Сценарии применения

  • Определение покемона на изображении
  • Автоматическая сортировка изображений покемонов по классам
  • Разметка коллекции изображений покемонов

Ограничения

Модель предназначена для классификации покемонов и может быть ненадёжна на изображениях, отличающихся от данных обучения; точность и перечень поддерживаемых классов по имеющейся карточке оценить нельзя. Лицензия не приведена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Supported Labels

['Abra', 'Aerodactyl', 'Alakazam', 'Alolan Sandslash', 'Arbok', 'Arcanine', 'Articuno', 'Beedrill', 'Bellsprout', 'Blastoise', 'Bulbasaur', 'Butterfree', 'Caterpie', 'Chansey', 'Charizard', 'Charmander', 'Charmeleon', 'Clefable', 'Clefairy', 'Cloyster', 'Cubone', 'Dewgong', 'Diglett', 'Ditto', 'Dodrio', 'Doduo', 'Dragonair', 'Dragonite', 'Dratini', 'Drowzee', 'Dugtrio', 'Eevee', 'Ekans', 'Electabuzz', 'Electrode', 'Exeggcute', 'Exeggutor', 'Farfetchd', 'Fearow', 'Flareon', 'Gastly', 'Gengar', 'Geodude', 'Gloom', 'Golbat', 'Goldeen', 'Golduck', 'Golem', 'Graveler', 'Grimer', 'Growlithe', 'Gyarados', 'Haunter', 'Hitmonchan', 'Hitmonlee', 'Horsea', 'Hypno', 'Ivysaur', 'Jigglypuff', 'Jolteon', 'Jynx', 'Kabuto', 'Kabutops', 'Kadabra', 'Kakuna', 'Kangaskhan', 'Kingler', 'Koffing', 'Krabby', 'Lapras', 'Lickitung', 'Machamp', 'Machoke', 'Machop', 'Magikarp', 'Magmar', 'Magnemite', 'Magneton', 'Mankey', 'Marowak', 'Meowth', 'Metapod', 'Mew', 'Mewtwo', 'Moltres', 'MrMime', 'Muk', 'Nidoking', 'Nidoqueen', 'Nidorina', 'Nidorino', 'Ninetales', 'Oddish', 'Omanyte', 'Omastar', 'Onix', 'Paras', 'Parasect', 'Persian', 'Pidgeot', 'Pidgeotto', 'Pidgey', 'Pikachu', 'Pinsir', 'Poliwag', 'Poliwhirl', 'Poliwrath', 'Wigglytuff', 'Zapdos', 'Zubat']

How to use

pip install ultralyticsplus==0.0.23 ultralytics==8.0.21
  • Load model and perform prediction:
from ultralyticsplus import YOLO, postprocess_classify_output

# load model
model = YOLO('keremberke/yolov8n-pokemon-classification')

# set model parameters
model.overrides['conf'] = 0.25  # model confidence threshold

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

# perform inference
results = model.predict(image)

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

More models available at: awesome-yolov8-models

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · ultralytics

Нельзя запустить

Модели Ultralytics YOLO требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов
5d1802c

0 моделей