かんたん
新しいモデルは色々あるけど、とはいえYolov8は強力で、
簡単に使えて便利なので、すぐ使えるように手順をシンプルに。
インストール
pip install ultralytics
データセット準備
以下のディレクトリ構成で準備します。
datasets
|__my_data
|__images
| |__train
| |__val
|
|__labels
|__train
|__val
データyamlファイルを作ります。
path:は頭に自動的にdatasetsというディレクトリがつくので注意。
path: my_data # dataset root dir
train: images/train2017 # train images (relative to 'path') 128 images
val: images/train2017 # val images (relative to 'path') 128 images
test: # test images (optional)
# Classes
names:
0: person
1: bicycle
2: car
3: motorcycle
4: airplane
5: bus
6: train
7: truck
8: boat
9: traffic light
10: fire hydrant
11: stop sign
12: parking meter
13: bench
14: bird
15: cat
16: dog
17: horse
...
学習
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO('yolov8s.pt') # load a pretrained model (recommended for training)
# Use the model
results = model.train(data='my_data.yaml', epochs=100) # train the model
検証
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
model.val(data='my_data.yaml')
推論
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
model("datasets/my_data/images/val/",save=True)
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