Google ColabでUltralytics YOLOv8を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、Google Colabで Ultralytics YOLOv8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。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ので、 YOLOv8のパワーを解き放つ準備をしましょう。

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による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にアクセスできることを確認することです。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します。

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ましょう。

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。

YOLOv8カスタムモデルのトレーニング

物体 検出のタスクを設定し、ニーズに合った 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は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を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を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！