Result of `model.predict` has type `ClassificationModel`, no keypoints.
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
提供された pip install コマンドと football-field モデルの例を使って報告内容を再現し、その後 kp_model.predict(first_image_path).json() の結果を調べます。その出力を sv.KeyPoints.from_inference(result) が期待する入力と比較します。この呼び出しが失敗しなくなるように keypoint 推論の結果が表現されていれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Tested on several projects:
- Glue tube keypoints: https://app.roboflow.com/model-examples/glue-tube-keypoints
- Football pitch recognition below.
pip install supervision roboflow
version = rf.workspace("roboflow-jvuqo").project("football-field-detection-f07vi").version(8)
version.download("yolov8")
kp_model = version.model
assert kp_model is not None
first_image_path = os.listdir(f"{dataset.location}/train/images")[0]
first_image_path = f"{dataset.location}/train/images/{first_image_path}"
result = kp_model.predict(first_image_path).json()
# Fails
keypoints = sv.KeyPoints.from_inference(result)
- 主要言語
- Python
- スター
- 629
- フォーク
- 140
- 平均マージ
- 2日 2時間
- マージ済み PR（30日）
- 5
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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