【Python】YOLO v8を動かす (メモ)

事前準備

①画像を準備する。defaultのサイズは640*640
train & test splitはやらなくてよい

②アノテーションを付与する
VOTTを使ってアノテーションをつける

VOTTのダウンロード
github.com

VOTTからのoutputの設定

output フォルダの中身

VOTT

③ roboflowでyolo v8形式へ変換する
blog.roboflow.com

roboflowへVOTTのoutputからのJPEGを投げ込む
ここで train, vali, testへ分けることができる
data augmentationの可能
free では1000枚まで

yolo v8の形式でoutputする

PythonでYOLO v8のtraining ( jupyter labを想定)

仮想環境はPytorchが必要

ws = ”ワークスペースのフォルダを指定”
import os
os.chdir(ws)
os.getcwd()

# YOLO呼び出し
%pip install ultralytics
import ultralytics
ultralytics.checks()


# trainning の指示
!yolo task=detect mode=train model=yolov8m.pt imgsz=640 data=data.yaml epochs=2000 batch=8 name=yolov8m_custom_2000