metadata
license: apache-2.0
tags:
- object-detection
- biology
- coastal
- yolov8
datasets:
- dataforgood/biolit-coastal-species-dataset-v2
base_model: Ultralytics/yolov8s
pipeline_tag: object-detection
YOLOv8s : Détection d'espèces côtières (Biolit)
Modèle entraîné dans le cadre du projet Biolit (Data for Good), pour la détection automatique d'espèces côtières sur des photos d'observations citoyennes. Utilisé pour la saison 14.
Modèle
- Architecture : YOLOv8s (Ultralytics)
- Tâche : détection d'objets (1 détection par image — l'espèce la plus confiante)
- Fichier :
runs/biolit_v2_yolo_finetuned/best.pt
Méthodologie
Données d'entraînement
Fine-tuné sur ~1 400 images annotées manuellement par un bénévole d l'équipe ML2 en saison, issues de la plateforme Biolit (observations côtières françaises).
→ Dataset : dataforgood/biolit-coastal-species-dataset-v2
Utilisation
from huggingface_hub import hf_hub_download
from ultralytics import YOLO
model_path = hf_hub_download(
repo_id="DataForGood/yolov8_biolit_crop",
filename="runs/finetune-yolo-after-dyno-V2/best.pt"
)
model = YOLO(model_path)
results = model("chemin_vers_image_biolit.jpg", conf=0.4)
results[0].show()