Google ColabでUltralytics YOLOv8 使ったカスタムデータセットのトレーニング

このブログでは、Ultralticsを使用してカスタムオブジェクト検出をマスターする方法を見ていきます。 Ultralytics YOLOv8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。このブログでは YOLOv8設定からトレーニング、評価まで、すべての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とは何か？Google ColabはGoogle Colaboratoryの略で、Python コードを書いて実行するためのGoogle 無料のクラウドプラットフォームだ。 

このセットアップの最初のステップは、適切なランタイムタイプを選択してGPU アクセスできることを確認することです。nvidiaコマンドを使ってGPU 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します。

次に、Ultralytics YOLOv8 依存関係を pipを使ってインストールする。Ultralytics 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ましょう。

データセットのラベリングと準備

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のラベルを付け、各オブジェクトのクラスを指定します。データセットをUltralytics 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。

YOLOv8 カスタムモデルのトレーニング

タスクを detectに設定し YOLOv8 の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 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

学習が完了したら、平均誤差位置などの指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。モデルの汎化能力を保証するために、未知のデータでモデルを検証します。混同行列をプロットし、予測を分析して、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ー設定、マルチメトリクスのサポートなど、複数の主要機能を備えた単一のCLI コマンドで簡単に検証することができます。 

また、Ultralytics CLI Python 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、ニーズに基づいた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、 ドキュメントをご覧ください。

モデルを次のレベルへ

これでGoogle ColabでカスタムYOLOv8 モデルの学習が完了しました。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、カスタムトレーニングしたYOLOv8 モデルを使って、モデルの重みをエクスポートし、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でYOLOv8 使った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。今後もAIと機械学習の無限の可能性を探求していきますので、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でUltralytics YOLOv8 使用して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！