チャーリーはどこ - AI

こんにちは、この記事では、Où est Charlie を AI で解決するテクニックを紹介します。

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I - データセット

次の github でデータセットを見つけました:
https://github.com/kiim29/Ou_est_charlie

最初のステップは、このデータを Yolo v5 形式に変換することです。
これを行うには、次のディレクトリを作成します:

yolov5/
├── train
│   ├── images
│   └── labels
└── val
    ├── images
    └── labels

そして、すべての画像を適切なフォルダーに入れます。

アノテーションについては、github の CSV を読み込み、位置タイプ変換を使用してさまざまなラベル ファイルを作成するスクリプトを作成します。
yolov5 ラベル ファイルの形式は次のとおりです:
Index_item (xmin xmax) / 2 / 幅 (ymin ymax) / 2 / 高さ (xmax - xmin) / 幅 (ymax - ymin) / 高さ

import pandas as pd

class Main:


    def __init__(self):
        csv = pd.read_csv("../annotations/annotations.csv")
        for i in range(len(csv)):
            filename = csv["filename"][i].split(".")[0]
            width = csv["width"][i]
            height = csv["height"][i]
            xmin = csv["xmin"][i]
            ymin = csv["ymin"][i]
            xmax = csv["xmax"][i]
            ymax = csv["ymax"][i]

            x_center = (xmin + xmax) / 2 / width
            y_center = (ymin + ymax) / 2 / height
            bbox_width = (xmax - xmin) / width
            bbox_height = (ymax - ymin) / height


            with open(f"../dataset/train/labels/{filename}.txt", "a") as f:
                f.write(f"0 {x_center} {y_center} {bbox_width} {bbox_height}\n")






if __name__ == "__main__":
    Main()

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II - 電車

トレーニングには Ultralytics を使用しています

pip install ultralytics

そして、次の引数を使用してトレーニングを開始します。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')

model.train(data='dataset.yaml', epochs=50, patience=10000)

model.export()

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III - テスト

テスト目的で、ultralytics と新しいモデルを使用してランダムなイメージを実行できます :)

import sys

from ultralytics import YOLO


model = YOLO('../last.pt')

image_path = f'../dataset/train/images/{sys.argv[1]}.jpg'

results = model(image_path,conf=0.2)

以上がチャーリーはどこ - AIの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。