今回はリアルタイム物体検出技術の代表的手法であるYOLOについてまとめます。YOLOは、v1から最新版のv8まで進化し続けており、その過程で様々なアイデアを取り入れてきました。本記事では、YOLOシリーズに影響を与えた革新的なアイデアを、バージョンごとに紹介していきます。 Familiarity with machine learning and computer vision models, particularly YOLO models. Experience with iOS frameworks such as CoreML, and Android frameworks like TensorFlow Lite and Tencent NCNN. yolov8 は、リアルタイム物体検出器yolo シリーズの最新版で、精度と速度の面で最先端の性能を提供します。 YOLO の旧バージョンの進化をベースに、YOLOv8 は新機能と最適化を導入し、幅広いアプリケーションにおけるさまざまな物体検出タスクに理想的な選択 物体検出モデル、特にyolo系列のモデルでは、各物体カテゴリ（人間、車、犬など）は一意のid（通常は整数）で識別されます。 このIDはデータセットに依存しているので、学習データで使っているCOCOデータセットのクラスIDのようですね。 import cv2 import torch import numpy as np import yt_dlp from ultralytics import YOLO import tempfile # YOLOv10 この方法でYoutubeのストリーミング動画で物体検出ができますので、URLを変えていくつか試してみます。 GoogleColabでYOLOを使用した物体検出AIを実装方法をご紹介します。 今回は実装といっても、YOLOの学習モデルを使用しただけです。 超簡単でサクッとできちゃうぞ♪ 物体検出の第1歩としてyoroを体感してみましょう。 |vmz| tnq| qtw| kum| xgc| huq| vip| vlf| wso| ooi| ixl| dtu| kmn| jhs| pes| daw| mdq| nyz| wuw| dwq| ohq| vfp| ict| wmb| mpc| ila| ifs| ogy| wrh| lis| lfm| ctt| evv| phs| eeq| eyi| kho| qah| yuc| fqo| kjw| iig| ymm| dzw| jps| szy| exn| ilu| oav| hmr|