YOLOv8を使って内視鏡画像からポリープを検出

ここでは物体検出の代表的モデルであるYOLOの中でも比較的最新モデルであるYOLOv8を使って、内視鏡画像からポリープを検出するモデルを構築する方法を紹介します。

YOLOv8は性能が良いだけでなく

• 画像やアノテーション情報を指定のディレクトリ構造に整える

• アノテーション情報を指定のフォーマットで作成する

だけで簡単に自分のデータで学習ができるので、初心者にもおすすめです。

なお以下の例では内視鏡画像として、"HyperKvasir"のものを利用しています。

お持ちのデータを利用する場合はファイルの読み込みの箇所を変えるといったように適宜修正してお使いください。

以下の有料部分では、内視鏡画像におけるポリープ検出を例にしてYOLOv8を使った物体検出モデルの構築について学べる

• notebook(.ipynb)

• dataset.yaml

のセットがダウンロードできます。

例えば以下のような学習結果の画像を自分でつくることができるようになります。

学習結果

validationの例