野生动物检测模型

输入一张图像，对其进行野生动物检测（共支持24类），输出图片中所有野生动物的检测框、置信度和标签。

模型描述

输入一张图像，对其进行野生动物检测（共支持24类），输出图片中所有野生动物的检测框、置信度和标签。

使用方式和范围

使用方式：

输入任意图像，返回图像中所有的野生动物的框坐标、置信度和标签。

目标场景:

野外环境
动物驯养基地
自然保护区
城市动物园

支持的野生动物（共24类）：

羚牛: antelope
豹猫: leopard cat
野猪: wild boar
小野猪: piglet
斑羚: gazelle
川金丝猴: Sichuan golden monkey
大毛冠鹿: tufted deer
小麂: muntjac deer
大熊猫: giant panda
果子狸: masked palm civet
红腹锦鸡: red-bellied pheasant
红腹角雉: red-bellied tragopan
黄喉貂: yellow-throated marten
黄鼬: yellow weasel
豪猪: hedgehog
藏酋猴: Tibetan macaque
猪獾: badger
鬣羚: Tibetan antelope
林麝: musk deer
小毛冠鹿: Reeve’s muntjac deer
亚洲金猫: Asian golden cat
血雉: blood pheasant
亚洲黑熊: Asian black bear
勺鸡: spoon-billed sandpiper

如何使用

在ModelScope框架上，提供输入图片，即可以通过简单的Pipeline调用来完成野生动物检测任务。

推理代码范例

# numpy >= 1.20
from modelscope.pipelines import pipeline

wild_detection = pipeline('image-object-detection', 'IoT-Edge/Wild_Animals_Detection', model_revision='v1.0.0')
output = wild_detection('./panda.jpg')

# the output contains boxes, scores and labels
print(output)

Clone with HTTP

 git clone https://www.modelscope.cn/IoT-Edge/Wild_Animals_Detection.git