YOLO

物体検出に利用されるフレームワーク

You Only Look Once

You Only Live Once; YOLO

画像をグリットに分割し、グリットごとに位置推定とクラス分類を行う

Ryeで仮想環境をつくる

$ rye init yolo && cd yolo/

$ rye add ultralytics opencv-python

$ rye sync

モデルを配置

しなくても初回指定時に自動で置いてくれる

$ source ./.venv/bin/activate

ファイルの期待される配置場所の設定の確認

$ yolo settings

学習させる

$ yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data.yaml epochs=300 imgsz=300

色付きのコーンを認識するタスクの場合

code:data.yaml

train: ./train/images # 学習の画像のパス

val: ./valid/images # 検証用画像のパス

nc: 4 # クラスの数

予測させる

$ yolo task=detect mode=predict model=best.pt source=data/images