PythonでYOLOv8をインストールする方法

YOLOv8は物体検出AIの代表的なモデルで、そのPython SDK「ultralytics」が使えます。この記事では、Python環境でYOLOv8をインストールし、使用する方法を紹介します。

1. YOLOv8の導入

まずは、YOLOv8を導入します。pipを使って簡単に導入できます。

pip install --upgrade pip
pip install ultralytics

2. 学習済みモデルの入手

次に、学習済みモデルをダウンロードします。

3. 推論の実行

YOLOv8は物体検出だけでなく、セグメンテーションやクラス分類も可能です。以下に、それぞれのタスクを実行するコードを示します。

3.1 物体検出

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    # Load a model
    model = YOLO('yolov8n.pt')

    # Predict the model
    model.predict('https://ultralytics.com/images/bus.jpg', save=True, conf=0.5)

3.2 セグメンテーション

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    # Load a model
    model = YOLO("yolov8x-seg.pt")

    # Predict the model
    model.predict('https://ultralytics.com/images/bus.jpg', save=True, conf=0.5, boxes=False)

3.3 クラス分類

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    # Load a model
    model = YOLO("yolov8x-cls.pt")

    # Predict the model
    model.predict('./', save=True, save_txt=True, save_conf=True)

以上で、Python環境でYOLOv8をインストールし、使用する方法を紹介しました。これであなたもYOLOv8を使って、物体検出、セグメンテーション、クラス分類を行うことができます。.