[Python / YOLOv8] Webえんじにゃ、物体検知をする①仮想環境構築まで
Webえんじにゃです
機械学習は大学時代（n>1 年前🤔）にﾁｮﾄﾔｯﾀくらいのレベルです
当時とはだいぶ進化している…ので1からやっていきます
今回はPythonとYOLOv8を使って機械学習して物体検知にとりくみます
長くなるので分割して記事にしていきます
[Python / YOLOv8] Webえんじにゃ、物体検知をする①仮想環境構築まで
[Python / YOLOv8] Webえんじにゃ、物体検知をする②YOLOv8で簡単に遊ぶ
[Python / YOLOv8] Webえんじにゃ、物体検知をする③学習の準備
[Python / YOLOv8] Webえんじにゃ、物体検知をする④学習モデルを自作する
つかうもの
- Python 3.11.0
- YOLOv8 (ultralytics)
- labelimg
使うツール／単語などの紹介
そもそも YOLO とは
物体を検出するときに使用されるアルゴリズムのこと。とくにリアルタイム検出アルゴリズムと言われるようです
→処理速度が速く正確性が高いことが特徴！っょそう
ほかにもR-CNNなどのようなアルゴリズムがあるよ
生みの親は Joseph Redmon さん
Darknet っていう如何にも怪しそうな名前をしている…😎
（あざらしは本当にアクセスしても大丈夫なやつなのか最初ビビッたよ…）
では YOLOv8 とは
Ultralytics 社が2023年1月にリリースしたモデル
コードを書かずにYOLOモデルの学習や推論が可能になった！これはっょぃ（確信）
labelimg とは
物体検出タスクのためのオープンソースのアノテーションツールのこと
アノテーションとは
テキストや音声・画像といったデータに、ラベル・タグやメタデータを付ける作業のこと
物体検出でのアノテーションとは、検出したい物体に枠とラベル・タグをつけていく
→これを何枚もの画像で行ってから機会に学習させるのであるぞ！
環境構築
仮想環境下にて作業するのがおすすめです！
（理由：インストールしたパッケージを編集するため。ぶっ壊しても悲しくないように仮想環境でゴリゴリやります）
- とりあえず
mkdirでプロジェクトフォルダを作る - フォルダ直下に移動して、下記を実行する
python -m venv venv
-
venvフォルダができたら下記を実行し、仮想環境を構築
.\venv\Scripts\activate
⇒カレントディレクトリの表示の前に (venv) が出てこればOK
以降はこの仮想環境が立ち上がっている状態（venv直下）で作業を進めます
- YOLOv8 をインストール
pip install ultralytics
これだけ唱えておけば、あとは必要なものは良しなに入れてくれます
- labelimg をインストール
pip install labelimg
あとは 仮想環境下で labelimg を実行すればツールのウィンドウが開きます
今回はここまで
次は実際に YOLOv8 を使って遊んでみます
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