YOLOv8ですでに自分で切り抜いたオリジナルデータの物体検出を行いたい。これはどうやらデータ拡張という名称らしい。
すでに似たような質問している人がRedditにいた
どうやらこんなサイトがあるらしい
↑の公式サイトが一番わかる。下手な日本語サイト見るよりここでコードを一緒に進めてくれる動画を見ながら制作側の説明を受けたほうがいいと思いました。
How to Train YOLOv8 Object Detection on a Custom Dataset
https://github.com/roboflow/notebooks/blob/main/notebooks/train-yolov8-object-detection-on-custom-dataset.ipynb
上のやつも公式
他にも、日本語だと下記の方がわかりやすいと思いました。
まさに私がやりたいことがオリジナルデータの物体検知だったので助かりました。
アノテーションの概念とかついていくの大変すぎる。
これもよかった。
探したワード
how can i train my own data in yolov8
ステップ
・個人環境でやるならお勧めはColaboratoryを使う（GPUを無料で使える)
具体的なやり方は下記参照
https://sci-by-py.com/hpc/google-colab/
・ roboflowで学習元画像を取り込む
https://app.roboflow.com/coursedatascience
フリープランだとトレーニング内容は公開しないといけないです。
実際の作業画面はこのような感じ。
これやったらうまくいきました。roboflowすごい！
他にも見たページは下記。
備考：yoloは色でも物体検知をしているのか
YOLOは、画像の中にある物体を検知するためのディープラーニングモデルです。YOLOは、画像の中にある物体の位置と種類を同時に検出することができます。YOLOは、物体の位置を検出するために、画像の中にある物体の色情報を利用しているわけではありません。代わりに、YOLOは、物体の形状や輪郭などの特徴を利用して、物体を検出しています。
もし、YOLOが色情報を利用して物体を検出する場合は、それはYOLOの実装によるものであり、一般的なYOLOの動作とは異なる可能性があります。しかし、私が知る限り、YOLOは、物体の位置を検出するために、色情報を利用しているわけではありません。