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| 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 |
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| # YOLOv8s : Détection d'espèces côtières (Biolit) |
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| Modèle entraîné dans le cadre du projet **[Biolit](https://www.biolit.fr)** (Data for Good), |
| pour la détection automatique d'espèces côtières sur des photos d'observations citoyennes. |
| Utilisé pour la **saison 14**. |
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| ## Modèle |
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| - **Architecture** : YOLOv8s (Ultralytics) |
| - **Tâche** : détection d'objets (1 détection par image — l'espèce la plus confiante) |
| - **Fichier** : `runs/biolit_v2_yolo_finetuned/best.pt` |
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| ## Méthodologie |
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| ## Données d'entraînement |
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| 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). |
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| → Dataset : [dataforgood/biolit-coastal-species-dataset-v2](https://huggingface.co/datasets/dataforgood/biolit-coastal-species-dataset-v2) |
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| ## Utilisation |
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| ```bash |
| from huggingface_hub import hf_hub_download |
| from ultralytics import YOLO |
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| model_path = hf_hub_download( |
| repo_id="DataForGood/yolov8_biolit_crop", |
| filename="runs/finetune-yolo-after-dyno-V2/best.pt" |
| ) |
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| model = YOLO(model_path) |
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| results = model("chemin_vers_image_biolit.jpg", conf=0.4) |
| results[0].show() |
| ``` |
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