YOLOv9 Tutorial: Train Model on Custom Dataset | How to Deploy YOLOv9

Roboflow

4 Mar 202420:33

Summary

TLDRYOLO v9の紹介と実践的な使用方法を解説したビデオスクリプトです。最新のリアルタイムオブジェクト検出モデルであるYOLO v9は、速度と精度の両面で競合を凌駕していると報告されています。ビデオでは、事前トレーニングされたモデルを使用した推論の実行方法、カスタムデータセットでのモデルのトレーニングと評価、そして推論パッケージを使用したYOLO v9モデルの展開方法を紹介します。また、Roboflowを使用したデータセットのダウンロード、モデルの微調整、評価、および展開のプロセスも解説しています。

Takeaways

😀 YOLO v9は速さと精度の両面で競合を凌駕していると発表されています。
🎯 YOLO v9はリアルタイムオブジェクト検出の新しいスタンダードを設けているとされています。
📚 このビデオでは、事前トレーニングされたモデルを使用して推論を実行し、カスタムデータセットでモデルをトレーニング、評価し、推論パッケージを使用してYOLO v9モデルを展開する方法が紹介されています。
🔗 ビデオで使用されるノートブックへのリンクは説明欄にあり、roofflow notebooksリポジトリからもアクセス可能です。
💻 Google Colabで作業を進める際、GPUへのアクセス権を確認することが推奨されています。
📥 YOLO v9はpipパッケージとして配布されておらず、リポジトリをクローンしてすべての必要なライブラリを手動でインストールする必要があります。
🐶 モデルの推論テストには、ビデオ作成者の犬の画像が使用されていますが、ユーザーは自分のデータを使用してテストすることもできます。
🔧 YOLO v9は専用のCLIやSDKを持っていないため、detect.pyスクリプトを使用して推論を実行します。
🏆 YOLO v9eは同じパラメーターでより多くのオブジェクトを検出でき、YOLO v9ペーパーで報告された性能と一致しています。
🤖 モデルのファインチューニングには、roofflowパッケージを使用してデータセットをダウンロードし、YOLO v9のフォーマットに適合させる必要があります。
📈 トレーニング後、モデルの評価は必須であり、新しい画像とビデオでのオブジェクト検出のパフォーマンスを確認するのに役立ちます。
🛠️ YOLO v9はSDKがなく、モデルを展開するより堅牢なソリューションとしてroofflowを使用することが提案されています。
📊 YOLO v9は新しいプロジェクトですが、スピードと精度で競争を抜きにしていますが、まだドキュメント化が不十分です。
🏆 YOLO v9はサッカー場の選手検出に適していますが、他にも多くのシナリオで適用可能です。

Q & A

YOLO v9はどのような特徴を持っていますか？
-YOLO v9は速さと精度の両面で競合を凌駕する新しいモデルで、リアルタイムオブジェクト検出における最新の技術を誇っています。
YOLO v9を実行するにはどのような環境が必要ですか？
-YOLO v9を実行するにはGPU環境が必要です。特に、モデルのファインチューニングを行う場合はCPUでは遅くなりがちです。
YOLO v9のリポジトリをクローンするにはどうすればよいですか？
-YOLO v9はPeepパッケージでは配布されておらず、リポジトリを手動でクローンしてすべての依存関係をインストールする必要があります。
YOLO v9のファインチューニングに必要なデータセットはどのように準備すればよいですか？
-ファインチューニングに必要なデータセットは、RoofFlowのUniverseからダウンロードし、YOLO v9に適合する形式にエクスポートします。
YOLO v9のモデルをトレーニングするにはどのようなパラメーターを指定する必要がありますか？
-トレーニングにはバッチサイズ、画像解像度、エポック数、データのパス、ウェイト、および設定ファイルの指定が必要です。
YOLO v9のモデルを評価する際には何を確認するべきですか？
-モデルの評価では、トレーニングセッションの進化を示すグラフ、混同行列、ラベル分布の可視化を確認することが重要です。
YOLO v9のモデルをどのようにデプロイすればよいですか？
-RoofFlowを使用してモデルのウェイトを管理し、ローカルまたはAPIを介してモデルを展開することができます。
YOLO v9を使用して新しいモデルをトレーニングする際にはどのデータセットが推奨されますか？
-YOLO v9を使用してトレーニングする際には、フットボールプレイヤー検出データセットが使用されていますが、他のデータセットも選択可能です。
YOLO v9のモデルをテストする際にはどのようなコマンドを使用しますか？
-テストにはdetect.pyスクリプトを使用し、ウェイトとソース画像のパスを指定します。また、信頼度閾値やデバイスも設定できます。
YOLO v9のモデルをファインチューニングした後のベンチマークはどのように行われますか？
-ファインチューニング後のモデルのベンチマークは、precision, recall, およびmapを測定するpy scriptを使用して行われます。