【要約】YOLOで超かんたん転移学習入門 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
物体検知モデルをゼロから構築する場合、膨大な計算リソースと大量のアノテーション済みデータが必要となる。開発者は、特定の対象物を検知する専用モデルを、低コストかつ迅速に作成したいという課題を抱えている。具体的には以下の問題が存在する。
- ・学習データの収集およびアノテーションにかかる膨大な工数。
- ・高性能なGPU等の計算リソースの確保と管理。
- ・モデル構築から評価に至るまでの複雑な実装工程。
// Approach
既存の学習済みモデルを活用する「転移学習」の手法を採用し、開発コストを最小化している。Ultralytics社のフレームワークを利用し、以下のステップで実装を進める。
- ・
pip install ultralyticsによる環境構築。 - ・
COCO8データセット（画像8枚）の自動取得によるデータ準備。 - ・
yolo26n.ptをベースモデルとしたmodel.train()による追加学習。 - ・
model.val()によるmAP（Mean Average Precision）を用いた性能評価。 - ・
model.predict()による未知の画像に対する推論実行。
// Result
初心者でも短時間で物体検知のパイプラインを構築できることを示した。COCO8データセットを用いた検証では、以下の精度が得られた。
- ・mAP50-95: 0.7145457218237519
- ・mAP50: 0.8868083900226758
- ・mAP75: 0.8195580808080809
- ・学習済みモデル（
best.pt）を用いた推論結果の画像出力までを完結させた。
Senior Engineer Insight
> 本記事はPoCの迅速な立ち上げにおいて高い価値を持つ。Ultralyticsの抽象化は高く、開発体験に優れる。しかし、実運用では以下の検討が必須だ。
- ・データセットの質と規模の確保。
- ・エッジ展開を見据えたモデル軽量化。
- ・推論レイテンシの厳密な計測。