エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
物体検出,物体検出のための追加学習の実行(YOLOv8,PyTorch,Python を使用)(Windows 上)
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
物体検出,物体検出のための追加学習の実行(YOLOv8,PyTorch,Python を使用)(Windows 上)
Windowsで,YOLOv8をインストールし,物体検出,セグメンテーション,画像分類の実行が可能である.イン... Windowsで,YOLOv8をインストールし,物体検出,セグメンテーション,画像分類の実行が可能である.インストールは公式のGitHubページの説明に従って行い,コマンドプロンプトで操作する.YOLOv8 に付属の物体検出の学習済みモデルは,COCOデータセットで学習され,yolov8n.ptなどから選ぶことができる.追加学習のために必要となる画像データとアノテーションは,YOLO形式のオープンデータを用いることができる.そのとき,クラス番号を 80 やそれより大きい値に振り直す.そのためのPythonプログラムはこのページで提供している.学習は,オプションを指定して実行する. 前準備 Git のインストール(Windows 上) Gitは,バージョン管理システム.ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ. 【サイト内の関連ページ】 Windows での Git のインストール: 別ペ