好きな物体を設定できる

テキストで物体検出するクラスを設定できるYOLOWorldですが、
pipパッケージを使うと数行のコードで簡単に使えます。

インストール

pip install ultralytics

from ultralytics import YOLOWorld
model = YOLOWorld('yolov8l-world.pt')

クラスを設定

model.set_classes(["donuts"])

これでドーナツを検出するようになりました。

実行

results = model.predict('donuts.jpg',save=True)

Core MLに変換

しかも、カスタムクラスを設定した検出モデルをiOSやmacOS用にCore MLに変換できます。

import torch
from ultralytics import YOLO 

with torch.no_grad():
    model = YOLO('yolov8s-world.pt')

    custom_classes = ["donuts"]
    model.set_classes(custom_classes)

    model.save("donuts_yolov8s.pt")

    model = YOLO("donuts_yolov8s.pt")

    model.export(format="coreml", nms=True)

これで、ドーナツ検出用のyolov8sのCore MLモデルが取得できます。

がんばってるねultralytics。

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