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。
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()
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()
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。

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