YOLOv10で鳥を見つけよう！Ultralyticsを使用した物体検出

2024年6月26日

はるか

今日はYOLOv10について動かしてみよう。

ふゅか

YOLOv10は最新の物体検出モデルで、リアルタイムでの精度がすごく高いんだよ！

モデルの概要

YOLOv10は、物体検出モデルで、NMS（非最大抑制）を排除し、効率と精度を高める新しいアーキテクチャを採用しています。このモデルは、画像内の物体をリアルタイムで正確に検出することを目指しており、従来のYOLOシリーズの欠点を克服しています。特徴抽出ではCSPNetを採用。

YOLOv10-N, S, M, B, L, Xの各バージョンが存在し、様々な用途に対応。YOLOv10-Xが最も性能が良く、YOLOv10-Nはリソースが限られたときに使用することを想定している。

はるか

YOLOv10-Xは高性能で、YOLOv10-Nはリソースが限られている環境向け。

ふゅか

性能と環境を考慮して適切なモデルを選ぶ必要があるわね！

ふゅか

image.pngという画像を用意して物体検知を行ってみよう！

次のコマンドでライブラリをインストールします。

pip install ultralytics

from ultralytics import YOLO

# モデルのロード
model = YOLO("yolov10x.pt")

# 画像の物体検出
results = model("image.jpg")
results[0].show()

YOLOv10-N

YOLOv10-S

YOLOv10-M

YOLOv10-B

YOLOv10-L

YOLOv10-X

はるか

今回使用した画像の場合はYOLOv10-XとBが最も高い精度。

results[0].speed

で実行にかっかたそれぞれの処理の時間を確認することができます。

{'preprocess': 1.1472702026367188,
 'inference': 73.80056381225586,
 'postprocess': 14.999866485595703}