Ultralytics YOLOv8 でカスタムデータセットをトレーニングするGoogle Colab

このブログでは、 Colabを使ったカスタム・オブジェクト検出をマスターする方法を紹介します。 Ultralytics YOLOv8Google を使いこなす方法を見ていきましょう。のパワーを解き放つ準備をしましょう。 YOLOv8セットアップからトレーニング、評価までの全プロセスをご案内します。

Google ColabでYOLOv8 モデルを設定する

まずは、Google Colabで環境を整えよう。Google Colabとは？Google Colaboratoryの略で、Google ColabはGoogle 、Python コードを書いて実行するための無料のクラウドプラットフォームだ。 

これをセットアップする最初のステップは、適切なランタイム・タイプを選択して、GPU にアクセスできることを確認することである。nvidia-smiコマンドを使って、GPU のセットアップを確認し、すべてがスムーズに動いていることをチェックする。

次に、Ultralytics とYOLOv8 の依存関係を pip を使ってインストールする。Ultralytics からYOLO モデルをインポートして、カスタムオブジェクト検出の旅を始めよう。

ラベル付けとデータセットの準備

では、 データセットを準備しましょう。データに バウンディング・ボックスでラベルを付け、各オブジェクトのクラスを指定する。データセットをUltralytics からYOLOv8 フォーマットにエクスポートし、Google Colab ノートブックにインポートします。

カスタムYOLOv8 モデルのトレーニング

オブジェクト検出のために 検出するタスクを設定し、ニーズに合ったモデルサイズを選択する。 YOLOv8 モデルサイズを選択します。データセットの場所、エポック数、トレーニング用の画像サイズを指定します。YOLOv8 とGPU アクセラレーションのパワーにより、モデルが学習し適応していく様子をご覧ください。

モデルの評価と検証

トレーニングが完了したら、平均誤差位置のような測定基準を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。未知のデータでモデルを検証し、その汎化能力を確認します。混同行列をプロットして予測値を分析し、モデルをさらに微調整します。

Ultralytics YOLOv8 モデルは、自動ハイパーパラメータ設定、マルチメトリクスのサポートなど、複数の主要な機能を備えた単一のCLI コマンドで簡単に検証できる。 

Ultralytics また、CLI とPython の引数もサポートしており、ユーザーが検証中に使用することで、ニーズに応じてより良い出力結果を得ることができます。詳細については、 ドキュメントを参照してください。

モデルを次のレベルへ

Google ColabでカスタムYOLOv8 モデルのトレーニングが完了しました。しかし、私たちの旅はここで終わりません。次回のビデオでは、モデルの重みをエクスポートし、カスタムトレーニングしたYOLOv8 モデルを使ってライブ推論を実行する方法を探ります。物体検出の限界に挑戦する爽快な体験にご期待ください。ご期待ください！ 

まとめ

Google ColabのYOLOv8 、カスタムオブジェクト検出の世界をご覧いただきありがとうございました。AIと機械学習の無限の可能性を探求し続けるため、今後もエキサイティングなアップデートとチュートリアルにご期待ください。 

この包括的なガイドを読めば、Google ColabのUltralytics YOLOv8 、独自のカスタムオブジェクト検出モデルをトレーニングできるようになります。完全なチュートリアルは こちらから！ 

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