rllab-postech/nut-bolt-dataset
Hugging Face 모델 & 데이터셋 사용 가이드 이 페이지는 Hugging Face Hub에 올려진 YOLO26 모델과 데이터셋을 다운로드해서 사용하는 방법을 설명합니다. 모델 다운로드 및 추론 설치 및 로그인 pip install huggingface_hub ultralytics huggingface-cli login # (또는 HUGGINGFACE_HUB_TOKEN 환경변수 설정) 모델 사용 - 기본 예시 from huggingface_hub import snapshot_download from ultralytics import YOLO model_dir = snapshot_download( repo_id="your-id/nut-volt-yolo26m", repo_type="model", ) model =… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/rllab-postech/nut-bolt-dataset.
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Hugging Face 모델 & 데이터셋 사용 가이드
이 페이지는 Hugging Face Hub에 올려진 YOLO26 모델과 데이터셋을 다운로드해서 사용하는 방법을 설명합니다.
모델 다운로드 및 추론
설치 및 로그인
pip install huggingface_hub ultralytics
huggingface-cli login # (또는 HUGGINGFACE_HUB_TOKEN 환경변수 설정)모델 사용 - 기본 예시
from huggingface_hub import snapshot_download
from ultralytics import YOLO
model_dir = snapshot_download(
repo_id="your-id/nut-volt-yolo26m",
repo_type="model",
)
model = YOLO(f"{model_dir}/weights/best.pt")
results = model.predict(source="test.jpg", imgsz=640, conf=0.25)
results[0].save(filename="prediction.jpg")
print(results[0].plot())모델 사용 - 비디오 추론 예시
from huggingface_hub import snapshot_download
from ultralytics import YOLO
model_dir = snapshot_download(
repo_id="your-id/nut-volt-yolo26m",
repo_type="model",
)
model = YOLO(f"{model_dir}/weights/best.pt")
# 이미지 추론
results = model.predict(source="image.jpg", imgsz=640, conf=0.25)
results[0].save(filename="image_pred.jpg")
# 비디오 추론
results = model.predict(source="video.mp4", imgsz=640, conf=0.25, save=True)데이터셋 다운로드
학습 시 사용한 데이터셋 다운로드
from huggingface_hub import snapshot_download
dataset_dir = snapshot_download(
repo_id="your-id/nut-volt-dataset",
repo_type="dataset",
)
print(dataset_dir)내려받은 데이터셋의 data.yaml을 사용해 새로운 모델을 학습할 수 있습니다.
주의사항
- 모델 폴더 내에
weights/best.pt파일이 존재해야 합니다. - 데이터셋 repo에는
output_dataset/전체 디렉토리 구조가 포함되어 있습니다. - Repo 이름은 필요에 맞게 변경해서 사용해도 됩니다.
repo 링크
- 모델: https://huggingface.co/mihyun1115/nut-volt-yolo26m
- 데이터셋: https://huggingface.co/datasets/mihyun1115/nut-volt-dataset
