Yolov8 Biolit Crop

--- 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](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**. ## 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](https://huggingface.co/datasets/dataforgood/biolit-coastal-species-dataset-v2) ## Utilisation ```bash 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() ```

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