はじめに

今回は、YOLOv11を使って、オリジナル画像を学習して、独自の物体認識モデルを作成する方法を、ご紹介したいと思います。
今回、学習した物体は、我が家の猫のダーちゃんです。
150枚の画像を集めて、アノテーションをしたうえで、学習処理を実行しました。
意外と簡単にオリジナル画像を認識できましたので、ぜひ、ご覧ください！

環境

Windows10
Python3.11.8
GPU:NVIDIA Geforce RTX3060
VSCode

使用ライブラリー

ultralytics 8.3.11
labelImg 1.8.6

#YOLOv11のインストール:
githubの以下のページに記載の流れでインストールします。
前提条件としてはPython3.8以上でPyTorchは1.8以上が必要です。
PyTorchをインストールした後、以下のpipコマンドでYOLOv11をインストールします。

pip install ultralytics

YouTubeでの解説：

１．学習画像の収集
２．アノテーションツールのLabelimgを使ったアノテーション作業
３．学習処理
４．Webカメラを使った推論
までをYoutubeで詳しく解説していますので、ぜひ、ご覧ください。

#動画から画像を取り出すプログラム
スペースを押す都度、動画ファイルから画像を抜き出します。

video_to_img.py

import cv2
import os

# 動画ファイルのパスを指定
video_path = "input_video.mp4"
output_dir = "output_images"

# 出力先ディレクトリが存在しない場合は作成
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

# 動画ファイルを読み込み
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

if not cap.isOpened():
    print("動画ファイルを開けませんでした。パスを確認してください。")
    exit()

frame_count = 0

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    # フレームの読み取りが終了したらループを抜ける
    if not ret:
        print("動画の再生が終了しました。")
        break
    
    # フレームを表示
    cv2.imshow('Video Frame', frame)
    
    # キー入力を待つ
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    
    # スペースキーを押した場合
    if key == ord(' '):
        # フレームを画像として保存
        frame_filename = os.path.join(output_dir, f"frame_{frame_count:04d}.png")
        cv2.imwrite(frame_filename, frame)
        print(f"フレームを保存しました: {frame_filename}")
    
    # 'q'キーで終了
    if key == ord('q'):
        print("終了します。")
        break
    
    frame_count += 1

# リソースを解放
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

アノテーションツール（Labelimg)のインストール

pip install labelimg

Labelimgの起動：コマンドプロンプトから以下を実行

labelimg

学習させた画像とラベルファイルを以下の構成で保存

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
└── labels/
     ├── train/
     └── val/

学習処理

YouTubeで紹介している学習処理のプログラムソースです。

yolo_train_da.py

from ultralytics import YOLO

if __name__ == "__main__":
    model = YOLO('yolo11s.pt')  # 必要に応じてモデルを変更
    model.train(data='./data.yaml', epochs=64, imgsz=640)

yamlファイル

Youtubeで紹介している、学習用の画像とラベルファイルのパスを指定します。

data.yaml

train: E:\300_Python\120_yolo_train/datasets/images/train
val: E:\300_Python\120_yolo_train/datasets/images/val

nc: 1  # クラス数（アノテーションに含まれるクラス数）
names: ['da']  # クラス名

推論処理

Webカメラを使って推論を実行します。

yolo_test_video.py

import cv2
from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO model
model = YOLO("best.pt")

# Open the video file
# video_path = "cat.mp4"
video_path = 0
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# Get the original video width, height, and frame rate
original_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
original_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

# Define the output video size (1080p)
output_height = 1080
output_width = int((output_height / original_height) * original_width)

# Define the codec and create VideoWriter object to save the output video
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')  # Codec for MP4
out = cv2.VideoWriter('out2.mp4', fourcc, fps, (output_width, output_height))

# Loop through the video frames
while cap.isOpened():
    # Read a frame from the video
    success, frame = cap.read()

    if success:
        # Resize the frame to 1080p
        resized_frame = cv2.resize(frame, (output_width, output_height))

        # Run YOLO inference on the resized frame
        results = model(resized_frame, conf=0.8,iou=0.3)

        # Visualize the results on the frame
        annotated_frame = results[0].plot()

        # Write the annotated frame to the output video
        out.write(annotated_frame)

        # Display the annotated frame
        cv2.imshow("YOLO Inference", annotated_frame)

        # Break the loop if 'q' is pressed
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
    else:
        # Break the loop if the end of the video is reached
        break

# Release the video capture and writer objects and close the display window
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

最後に：

今回は、物体認識のYOLOv11を使った、オリジナル画像の学習方法について、ご紹介しました。