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  • [YOLOv8] 生産ラインを流れるアヒルを追跡して数をかぞえてみました | DevelopersIO

    1 はじめに 製造ビジネステクノロジー部の平内(SIN)です。 Ultralytics 社の YOLOv8は、最先端、高速、正確で非常に使いやすく設計された物体検出モデルです。 YOLOv8は、さまざまなオブジェクトの検出、インスタンスのセグメンテーション、画像分類、ポーズ推定などを処理することが可能ですが、トラックング(追跡)タスクについても対応しています。 今回は、このオブジェクト検出及び、トラッキングを使用して、生産ラインを流れるアヒルをカウントしてみました。 最初に、作成したデモをご確認下さい。 2 物体検出(ファインチューニング) 最初に、アヒルを検出するためモデル作成します。 YOLOv8のファインチューニングは、非常に簡単で、形式通りのデータを準備してmodel.train()を実行するだけです。 from ultralytics import YOLO model = YO

      [YOLOv8] 生産ラインを流れるアヒルを追跡して数をかぞえてみました | DevelopersIO
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