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YOLOv8で物体検出モデルを試してみた - Qiita
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from ultralytics import YOLO # モデルの生成。モデルは自動でダウンロードされます。 model = YOLO("y... from ultralytics import YOLO # モデルの生成。モデルは自動でダウンロードされます。 model = YOLO("yolov8s.pt") # 推論実行 results = model("./datasets/test2014/COCO_test2014_000000139819.jpg") 推論実行時に渡す引数はファイルパス、URL、cv2などで読み込んだ配列など様々なデータに対応しています。渡せるデータはこちらから確認できます。 cv2で読み込んだ場合は、BGRからRGBに変換してから利用するように注意が必要です。 結果はリストで返ってきます。 推論時に複数のデータを渡せば、結果もそれに応じて複数返ってきます。 中身は以下のようにして確認できます。