Pyronear YOLOv8s 早期野火检测模型

本仓库包含由 Pyronear 训练的用于早期野火检测的自定义 YOLOv8s 模型。我们的模型利用 Ultralytics YOLOv8 框架的强大功能，能够实时准确地识别潜在的野火热点。

安装

在 Python>=3.8 且 PyTorch>=1.8 的环境中安装 ultralytics 包及其所有依赖项。

pip install ultralytics

有关其他安装方法（包括 Conda、Docker 和 Git），请参阅 Ultralytics 快速入门指南。

使用方法

Python

您也可以在 Python 环境中使用 YOLOv8 模型：

from ultralytics import YOLO
from PIL import Image

# 加载模型
model = YOLO('pyronear/yolov8s.pt')

# 运行推理
results = model('path/to/your/image.jpg', conf=0.2, iou=0.1)

# 显示结果
results.show()

更多示例和详细用法，请参阅 YOLOv8 Python 文档。

致谢

本项目使用了 Ultralytics YOLOv8 框架。特别感谢 Ultralytics 团队的支持以及对开源社区的贡献。