Ultralytics YOLOv8からの出力の抽出

絶え間なく変化するコンピュータビジョンの分野において、Ultralytics YOLOv8は、オブジェクト検出、セグメンテーション、およびトラッキングのようなタスクのためのトップレベルのモデルとして際立っています。あなたが経験豊富な開発者であろうと、人工知能（AI）の初心者であろうと、YOLOv8から効果的に出力を抽出する方法を理解することは、あなたのプロジェクトを大幅に強化することができます。このブログ記事では、YOLOv8モデルから結果を抽出し、使用するための実践的な手順について詳しく説明します。

YOLOv8のセットアップ

結果の抽出に入る前に、YOLOv8モデルが起動して実行されていることを確認することが重要です。初めての方は、さまざまなコンピュータビジョンタスクのためにYOLOモデルを設定して使用する基本を説明した以前のビデオをご覧ください。結果の抽出を開始するには、モデルが正しく構成されていることを確認してください。

1. モデルの初期化：YOLOv8モデルを適切に初期化し、オブジェクト検出であろうと、ポーズ推定のようなより複雑なタスクであろうと、特定のニーズに合った適切なモデル構成を選択してください。
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2. 推論の実行：モデルを通してデータを入力し、推論を実行します。このプロセスにより、すべての検出データにアクセスするための鍵となるresultsオブジェクトが生成されます。

resultsオブジェクトの理解

YOLOv8のresultsオブジェクトは、情報の宝庫です。これには、プロジェクトを進めるために必要なすべての検出データが含まれています。具体的には以下のものが含まれます。

• バウンディングボックス：用途 results.boxes 検出されたオブジェクトの座標にアクセスするため。
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• マスクとキーポイント：セグメンテーションマスクと、姿勢推定のためのキーポイントにアクセスします。 results.masks そして results.keypoints それぞれ。
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• クラス確率： results.probabilities 検出された各クラスの尤度を提供し、信頼度スコアに基づいて検出をフィルタリングするのに役立ちます。

カスタム利用のためのデータ抽出

これらの出力をアプリケーションで使用するには、次の手順に従ってください。

1. 処理のためにデータを変換する：GPUでモデルを実行している場合は、さらなる操作のために.cpu()を使用して出力をCPU形式に変換してください。
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2. バウンディングボックス座標へのアクセス：結果オブジェクトから直接バウンディングボックス座標を取得および操作します。これには、正規化された座標または幅や高さなどの特定の属性へのアクセスが含まれます。
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3. 分類の処理：クラスIDと信頼度スコアを効果的に活用するために、上位の分類を抽出します。

コードでの実践的な応用

理論から実践への移行として、Nicolai Nielsen は、Visual Studio Code を使用してカスタム Python スクリプト内でこれらの概念を実装する方法を示します。スクリプトには以下が含まれます。

• 検出クラスのセットアップ：クラス構造内でYOLOv8モデルを初期化および構成し、ライブデータ入力を準備します。
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• 結果の抽出：検出を実行し、結果オブジェクトから直接、バウンディングボックス、マスク、および分類を抽出します。
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• 出力の活用：結果をJSONやCSVなどの利用可能な形式に変換したり、画像やビデオストリームにバウンディングボックスを直接描画するために使用したりできます。

可視化とその先へ

生データを抽出することは非常に重要ですが、これらの検出を視覚化することで、モデルのパフォーマンスをすぐに把握できます。

• 矩形の描画：バウンディングボックスデータを使用して、画像またはビデオ出力で検出されたオブジェクトの周りに矩形を描画します。
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• ダイレクトプロット：YOLOv8の内蔵プロット機能を利用して、追加のコーディングなしで検出結果を直接可視化します。

YOLOv8でAIツールキットを拡張

YOLOv8の出力抽出をマスターすることは、プロジェクトの能力を高めるだけでなく、物体検出システムの理解を深めます。

これらの手順に従うことで、高度なAI駆動アプリケーションの開発や堅牢なデータ分析の実施など、特定のニーズに合わせて検出を調整するために、YOLOv8の全力を活用できます。

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