Google ColabでUltralytics YOLOv8を用いてカスタムデータセットを学習する

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、全プロセスを通してYOLOv8のパワーを最大限に引き出す準備をしましょう。

Google ColabでのYOLOv8モデルのセットアップ

まずは、Google Colabで環境をセットアップしましょう。Google Colabとは何か？Google Colaboratoryの略であるGoogle Colabは、Googleが提供するPythonコードの記述と実行のための無料のクラウドプラットフォームです。 

これを設定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す。nvidia-smiコマンドを使用してGPU設定を確認し、すべてがスムーズに実行されていることを確認してください。

次に、pipを使用してUltralyticsとYOLOv8の依存関係をインストールします。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。

データセットのラベリングと準備

それでは、データセットを準備しましょう。各オブジェクトのクラスを指定して、バウンディングボックスでデータにラベルを付けます。UltralyticsからデータセットをYOLOv8形式でエクスポートし、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

タスクを検出に設定して物体検出を行い、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、および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力により、モデルが学習し適応する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設定やマルチメトリクスサポートなど、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できます。 

Ultralyticsは、ユーザーがニーズに基づいてより良い出力結果を得るために、検証中に使用できるいくつかのCLIおよびPython引数もサポートしています。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モデルのトレーニングが正常に完了しました。しかし、私たちの旅はここで終わりではありません。次のビデオでは、モデルの重みをエクスポートし、カスタムトレーニングされたYOLOv8モデルを使用してライブ推論を実行する方法を探ります。物体検出の限界を押し広げる、爽快な体験に備えましょう。ご期待ください！ 

まとめ

Google ColabでYOLOv8を使用し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。AIと機械学習の無限の可能性を探求し続ける中で、今後のエキサイティングなアップデートやチュートリアルにご期待ください。 

この包括的なガイドで、Google ColabでUltralytics YOLOv8を使用して、独自のカスタム物体検出モデルをトレーニングする準備ができました。完全なチュートリアルはこちらをご覧ください。