記事一覧
Google ColabでSakana AIのEvo-Ukiyoeを試してみた
概要Google Colab (Pro)でSakana AIの浮世絵生成AI Evo-Ukiyoeを試してみました。
入力プロンプトには有名な俳句の紹介記事を参考に10句使用しました。
必要なGPUメモリは約33.4GBでした。
実施内容必要となるもの
Google Colabへの課金 (GPUメモリの問題で、A100が必要でした)
Hugging Faceのアカウントとトークン
J
小さな物体の検出率UPのためにSAHIを試してみた
概要物体検出モデルが見逃しやすい小さな物体の検出力向上を目的としたライブラリSAHIを試してみました。
物体検出モデルにはYOLOv8sとYOLOv8xを使用しました。
YOLOのインスタンスセグメンテーションは未対応なようです。
SAHI (Slicing Aided Hyper Inference)入力画像を分割して物体検出モデルに入力し、その結果をマージしてくれるライブラリです。
G
Ultralyticsの自動アノテーションを試してみた
概要ultralyticsライブラリのセグメンテーション向け自動アノテーション関数auto_annotateを試してみました。
YOLO形式での出力時に塞がれてしまう🍩の穴を復活させる方法を調査して試してみました。
実施内容Google ColabのCPU環境で試しました。
準備
ライブラリインストールとリポジトリのクローンします。
!pip install ultralytics!