自分のキャリアをあれこれ考えながら、Pythonで様々なデータを分析していくブログです

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YOLOv8で指定領域内の精度と物体検知数を出力する方法

物体検知の案件をやっていると物体数をカウントしたい場合が多いかと思います。 この場合、model.detectを実行して検出されたクラスのバウンディングボックスの数をカウントしてあげれば、画像や動画内の物体数をカウントすることが出来ます。 ...
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YOLOv8のvalモードの結果が想定と異なるAPだったので確認してみた

以前、物体検知の精度を確認するのにYOLOv8のvalモードで物体検知した結果の精度を確認してみるという記事を書きました。 YOLOv8のvalモードで101点補完APが簡単に出せるのでいいなと思っていたのですが、物体が1つだけ存在し検知も...
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PythonでJSON形式の文字列から必要な項目を抽出する2つの方法

ちょうど昨日ですが大きいサイズのJSONのような文字列を処理する必要があったのですが、Pythonで処理するには重かったのでどう対応したのかまとめておきます。 JSONデータの文字数としては22万文字ほどになります。 最終的にjsonライブ...
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Pythonでディレクトリやファイルの存在チェックと作成・削除・上書きなどをする方法

よく処理を自動化するときに毎回調べているのでまとめておきます。 適時追加予定 フォルダが存在しなかったら作成する import os directories = for directory in directories: if not os...
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Pythonで特定の文字列が含まれるファイルを移動する方法

最近はlinuxコマンドよりpythonコマンドでファイル操作をすることが多くなっています。 コマンドプロンプトの文法があまり得意ではないので、特にWindowsを使ってる場合はPythonが使えると便利ですね。 今回は特定の名前が含まれる...
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YOLOv8のvalモードで物体検知した結果の精度を確認してみる

前回は物体検知モデルの精度を評価する指標をまとめました。 今回は実際にYOLOv8でdetectした結果に対して、精度を計算してみようと思います。 自分で実装しても良いのですが、大変なのでまずはお手軽にYOLOv8のvalモードで精度を算出...
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物体検知モデルの精度指標を色々確認してみる

YOLOv8のモデルを作成した後は、モデルの精度を確認する必要があります。 これは人間の目でpredictによる出力結果を確認する方法が最も確からしいと思いますが、確認する人によって結果がブレる可能性があるのと様々なパターンを用意することに...
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YOLOv8で特定のエリアのみ物体検知する方法

YOLOv8で画像や動画内の特定のエリアのみを物体検知の対象とする方法を試してみたいと思います。 実業務だとやることが多いのではないでしょうか?今回はYouTube動画の「Object Detection 101 Course - Incl...
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YOLOv8による物体検知の結果を表示してみる

今回は「物体検知の結果表示 (bbox, instance segmentationなど)」をまとめていきたいと思います。 前回の記事はこちら ・「Predict」は学習済みのYOLOv8モデルを画像や動画に適用し予測や推論するためのモード...
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YOLOv8による物体検知を試してみる

物体検知は広く汎用的に使えるサービスです。農業からウェブサイトまで実に様々な所で活用されています。 色々やりたいことはあるのですが、物体検知シリーズとして下記をやっていこうと思います。 物体検知 (とりあえずベースになるものを作成) 物体検...