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labelme2yoloの使い方~Detection編~
はじめに
labelme2yoloという便利なライブラリがある
デフォルトだとSegmentationだが、Detectionにも使える!!
実際にyolov8で学習完了までテストしたので記事にしておく
※今回は備忘録なので、かなり雑な記事です、すみません。
labelmeでアノテーションする
labelmeでdetection用のアノテーションをするには、[Edit]から[Create Rectangle]を指定して、BoundingBoxの対角2点をクリックで指定すればOKです。
![](https://assets.st-note.com/img/1701503371557-FI3E2R80HZ.png?width=800)
![](https://assets.st-note.com/img/1701503419140-8Et63PUh6T.png?width=800)
![](https://assets.st-note.com/img/1701503506089-uPOHRVirwy.png?width=800)
![](https://assets.st-note.com/img/1701503557282-fiSlxJryG7.png?width=800)
![](https://assets.st-note.com/img/1701503589164-Bue1tl7GX1.png?width=800)
8種類の鳥のいらすとをそれぞれ別のclassとしてアノテーションした
labelme2yoloで変換
--output_formatで"bbox"を指定すればOK
![](https://assets.st-note.com/img/1701503698684-1Ijd3Pfy8k.png?width=800)
![](https://assets.st-note.com/img/1701503707724-rBbBgT2TQU.png?width=800)
![](https://assets.st-note.com/img/1701503764769-I9rdqlliNw.png?width=800)
学習(1回目)
学習コマンド
![](https://assets.st-note.com/img/1701503792236-39wk8rMmNl.png?width=800)
学習
![](https://assets.st-note.com/img/1701503866883-3A5DX6Us2f.png?width=800)
予測
![](https://assets.st-note.com/img/1701503908127-nmdQd5dToP.png?width=800)
…まぁ、一応学習コマンドは動いたので、これで良しとします
(今回の目的はlabelme2yoloの使い方detection用なので、目的は達した)
ただ、データサイエンティストとしては、キチンと学習させておきたいですね。
というわけで、原因を特定し、対策してリトライです!
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