#yolo
YOLOv8をONNXに変換して動かしてみる
前回の記事では、YOLOv8で物体検出を行う手順を紹介しました。
今回は前回からの続きで、学習したYOLOv8のモデルをONNX形式に変換し、ONNX Runtime で実行する方法について紹介します。
■ ONNXとは機械学習モデルを、異なるフレームワーク間でシームレスに移行させるための共通フォーマットです。
通常、TensorFlowのフレームワークで作成した機械学習モデルは、Tenso
YOLOv8で物体検出をしてみる
YOLOv8を使い、オリジナル画像で物体検出するまでの手順について記述します。環境構築からオリジナル画像でのアノテーション、Pythonでの学習、推論実行までの手順をまとめました。この記事通りに行えば、独自のYOLOv8推論を動かすことができるので、是非チャレンジしてみてください。
■ 事前準備ここでは Anaconda を用いて環境を構築していきます。また、Pythonのコーディングは VS