はじめに
近年、AI（Artificial Intelligence：人工知能）の急速な発展に伴い、それらを用いた技術が活用され始めています。例えば、AIによる画像認識技術として物体検出などがあります。物体検出は「画像の中から特定の物体の位置、種類、個数などの情報を認識する技術」であり、AIを用いて比較的高速に画像内の物体情報を取得することができます。この技術を用いて製造業では品質評価、外観検査、異常検知などに活用されています。
リアルタイムに物体検出を行うアルゴリズムにYOLO（You Only Look Onse）と呼ばれるものがあり、CNN（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）を用いたアルゴリズムとなっています。2023年1月に最新の物体検出モデルYOLOv8が公開されています。
本記事では、物体検出モデルYOLOv8で物体検出の動作環境構築と推論デモの実行を行います。
YOLOv8によるインスタンス・セグメンテーションについては、以下の記事をご覧ください。
1. YOLOv8のGithubリポジトリ
2. 動作環境の構築
以下のコマンドで動作環境を構築できます。非常に簡単ですね。
3. 推論デモの実行
それでは推論デモを行います。以下のコマンドで推論を実行できます。
モデルは下図のようにいくつかあるので、ご自身の目的に合わせて選択してください。
推論結果は「runs/detect/predict」に保存されます。以下のような結果が得られます。
動画の結果は以下のようになります。
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おわりに
本記事では、物体検出モデルYOLOv8の動作環境構築と推論デモの実行を行いました。かなりユーザーに優しい使用性ですので、どんどん活用が進みそうですね。
