A PyTorch implementation of the YOLO v3 object detection algorithm
Project description
A PyTorch implementation of a YOLO v3 Object Detector
YOLOv3のPyTorch実装版です。
ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3の実装を活用させていただいています。
導入方法
pip install pyolov3
使い方
- Webカメラを使ったサンプルコード
import cv2
from pyolov3 import get_detector
yolo = get_detector("coco", 0.5) # 使用したい学習済みモデルとConfidenceの閾値を設定
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
detimg, result = yolo.detect(frame)
print(result)
cv2.imshow("test", detimg)
key = cv2.waitKey(1)
if key == ord("q"):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
使用できる学習済みモデル
現状は以下のモデルを指定できます。
- MS COCO
- 80クラス検出モデル
Detector("coco", confidence)
と指定
- Open Images Dataset
- 600クラス検出モデル
Detector("openimages", confidence)
と指定
- WIDER FACE
- 顔検出モデル
Detector("widerface", confidence)
と指定
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Source Distribution
pyolov3-0.1.2.tar.gz
(18.0 kB
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Built Distribution
pyolov3-0.1.2-py3-none-any.whl
(19.8 kB
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