Nut Volt Yolo26m

## 다른 사람이 모델을 쓰는 코드 ```python 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()) ``` ## 간단한 추론 예시 ```python 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") result = model.predict(source="sample.jpg", imgsz=640, conf=0.25)[0] result.save(filename="sample_prediction.jpg") ``` ## 학습 시 사용한 데이터셋을 내려받는 코드 (굳이 내려 받을 필요 없음) ```python from huggingface_hub import snapshot_download dataset_dir = snapshot_download( repo_id="your-id/nut-volt-dataset", repo_type="dataset", ) print(dataset_dir) ``` ## 참고 - 모델 폴더 안에 `weights/best.pt`가 있어야 합니다. - 데이터셋 repo에는 `output_dataset/` 전체 구조가 들어가야 합니다. - repo 이름은 필요에 맞게 바꿔도 됩니다.

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