#ultralytics
YOLO11を試してみた
概要YOLOv8を発表したUltralyticsが新しいYOLOシリーズのモデル YOLO11 を発表したので試してみました。
Ultralyticsのドキュメントもv8から11へ更新されています。
命名はこれまでと異なり「v」無しの YOLO11 です。
「v」付きの命名を避けたのは、既にYOLOv11という命名の悪戯リポジトリがあるためかもしれません
YOLOは物体検出モデルとして有
SAM2をUltralyticsで試してみた
概要YOLOv8等が利用できる Ultralytics がSAM2をサポートしたので試してみました。
SAM2の tiny ～ large サイズの重みを利用できます。
画像や動画のセグメンテーションが可能です。
YOLOv8等の物体検出モデルを組み合わせたセグメンテーションの自動アノテーション関数が利用できます。
タイトルの通り本記事はUltralytics上のSAM2を利用しています
UltralyticsのYoloV10でリアルタイムで物体認識する
UltralyticsでYoloV10が使えるようになりましたので、紹介していきます。
YoloV10で使えるモデルは、以下となります。
今回は、Yolov10-Sをダウンロードして使ってみます。
最初に、test.pyとして次のコードを張り付けてください。
import cv2import torchfrom ultralytics import YOLO# モデルの読み込みmodel
小さな物体の検出率UPのためにSAHIを試してみた
概要物体検出モデルが見逃しやすい小さな物体の検出力向上を目的としたライブラリSAHIを試してみました。
物体検出モデルにはYOLOv8sとYOLOv8xを使用しました。
YOLOのインスタンスセグメンテーションは未対応なようです。
SAHI (Slicing Aided Hyper Inference)入力画像を分割して物体検出モデルに入力し、その結果をマージしてくれるライブラリです。
G
YOLOによるUSBカメラを利用した物体認識をしてみる
YOLO-v10が出ましたので、USBカメラによる物体認識をしてみようと思いました。
下記の文言をよく読んでみると、Ultralyticsへの統合はまだのようです。yolov10n.ptを利用してみようとしましたがうまくいきませんでした。
そのうち統合されることを願って、yolov9c.ptをダウンロードして、USBカメラで物体認識できるコードを紹介していきます。
import cv2imp
画像からテキストを検出するwebアプリを開発してみました
はじめに自己紹介
むぎなすびと申します。むぎは飼い猫の名前です。職業はメーカーの研究開発職（非IT業務）で、プログラミングの初心者です。DXスキルを身につけるために、アプリ開発にチャレンジしました。
背景
この記事は筆者が通うプログラミングスクール Aidemy Premium のカリキュラムの一環で卒業制作の記録として書いたもので、受講修了条件を満たすために公開しています。
タイ
Ultralyticsの自動アノテーションを試してみた
概要ultralyticsライブラリのセグメンテーション向け自動アノテーション関数auto_annotateを試してみました。
YOLO形式での出力時に塞がれてしまう🍩の穴を復活させる方法を調査して試してみました。
実施内容Google ColabのCPU環境で試しました。
準備
ライブラリインストールとリポジトリのクローンします。
!pip install ultralytics!