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Ultralytics YOLO11 🚀を用いたインスタンスのセグメンテーションとトラッキング

インスタンス・セグメンテーションとは？

Ultralytics YOLO11インスタンスセグメンテーションは、画像内の個々の物体を識別し、輪郭を描くことで、空間分布を詳細に理解する。セマンティック・セグメンテーションとは異なり、インスタンス・セグメンテーションでは、各オブジェクトに一意のラベル付けを行い、オブジェクト検出や医療用画像処理などのタスクにおいて極めて重要な、各オブジェクトの輪郭を正確に描き出す。

Ultralytics パッケージでは、2種類のインスタンス・セグメンテーション・トラッキングが利用できる：

  • クラス・オブジェクトによるインスタンスのセグメンテーション：各クラスオブジェクトには、視覚的に明確に分離するために固有の色が割り当てられています。

  • オブジェクトトラックによるインスタンスセグメンテーション：すべてのトラックは明確な色で表現され、識別と追跡が容易になります。



見るんだ： オブジェクト・トラッキングを用いたインスタンス・セグメンテーションUltralytics YOLO11

サンプル

インスタンスのセグメンテーション インスタンス・セグメンテーション＋オブジェクト・トラッキング
Ultralytics インスタンスのセグメンテーション Ultralytics オブジェクト追跡によるインスタンス分割
Ultralytics インスタンスのセグメンテーション Ultralytics オブジェクト・トラッキングによるインスタンス・セグメンテーション 🔥 ．

インスタンスのセグメンテーションとトラッキング

import cv2

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

model = YOLO("yolo11n-seg.pt")  # segmentation model
names = model.model.names
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))

out = cv2.VideoWriter("instance-segmentation.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

while True:
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break

    results = model.predict(im0)
    annotator = Annotator(im0, line_width=2)

    if results[0].masks is not None:
        clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
        masks = results[0].masks.xy
        for mask, cls in zip(masks, clss):
            color = colors(int(cls), True)
            txt_color = annotator.get_txt_color(color)
            annotator.seg_bbox(mask=mask, mask_color=color, label=names[int(cls)], txt_color=txt_color)

    out.write(im0)
    cv2.imshow("instance-segmentation", im0)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

out.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

model = YOLO("yolo11n-seg.pt")  # segmentation model
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))

out = cv2.VideoWriter("instance-segmentation-object-tracking.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

while True:
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break

    annotator = Annotator(im0, line_width=2)

    results = model.track(im0, persist=True)

    if results[0].boxes.id is not None and results[0].masks is not None:
        masks = results[0].masks.xy
        track_ids = results[0].boxes.id.int().cpu().tolist()

        for mask, track_id in zip(masks, track_ids):
            color = colors(int(track_id), True)
            txt_color = annotator.get_txt_color(color)
            annotator.seg_bbox(mask=mask, mask_color=color, label=str(track_id), txt_color=txt_color)

    out.write(im0)
    cv2.imshow("instance-segmentation-object-tracking", im0)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

out.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

seg_bbox 議論

名称 タイプ デフォルト 説明
mask array None セグメンテーション・マスク座標
mask_color RGB (255, 0, 255) すべてのセグメント・ボックスのマスク・カラー
label str None 分割されたオブジェクトのラベル
txt_color RGB None セグメント化され追跡されたオブジェクトのラベルの色

注

お問い合わせは、Ultralytics Issue Sectionまたは下記のディスカッション・セクションまでお気軽にお寄せください。

よくあるご質問

Ultralytics YOLO11 を使ってインスタンスのセグメンテーションを行うには？

Ultralytics YOLO11 を使ってインスタンスのセグメンテーションを行うには、YOLO11 のセグメンテーションバージョンでYOLO モデルを初期化し、それを使ってビデオフレームを処理する。以下に、簡略化したコード例を示す：

例

import cv2

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

model = YOLO("yolo11n-seg.pt")  # segmentation model
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))

out = cv2.VideoWriter("instance-segmentation.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

while True:
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        break

    results = model.predict(im0)
    annotator = Annotator(im0, line_width=2)

    if results[0].masks is not None:
        clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
        masks = results[0].masks.xy
        for mask, cls in zip(masks, clss):
            annotator.seg_bbox(mask=mask, mask_color=colors(int(cls), True), det_label=model.model.names[int(cls)])

    out.write(im0)
    cv2.imshow("instance-segmentation", im0)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

out.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

インスタンスのセグメンテーションの詳細については、Ultralytics YOLO11 ガイドを参照してください。

Ultralytics YOLO11 におけるインスタンスセグメンテーションとオブジェクトトラッキングの違いは？

インスタンスセグメンテーションは、画像内の個々のオブジェクトを識別し、アウトライン化し、各オブジェクトにユニークなラベルとマスクを与える。オブジェクトトラッキングは、ビデオフレーム間でオブジェクトに一貫性のあるラベルを割り当てることで、これを拡張し、同じオブジェクトの継続的なトラッキングを容易にします。Ultralytics YOLO11 ドキュメントで、その違いを詳しくご覧ください。

例えばセグメンテーションやトラッキングに、マスクR-CNNやファスターR-CNNのような他のモデルではなく、Ultralytics YOLO11 。

Ultralytics YOLO11 YOLO11 は HUB とシームレスに統合されており、ユーザーはモデル、データセット、トレーニングパイプラインを効率的に管理することができます。 の利点については、Ultralytics YOLO11 Ultralytics ブログをご覧ください。

Ultralytics YOLO11 を使ってオブジェクト・トラッキングを実装するには？

オブジェクト・トラッキングを実装するには model.track メソッドを使用して、各オブジェクトのIDがフレーム間で一貫して割り当てられるようにします。以下は簡単な例です：

例

import cv2

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

model = YOLO("yolo11n-seg.pt")  # segmentation model
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))

out = cv2.VideoWriter("instance-segmentation-object-tracking.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

while True:
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        break

    annotator = Annotator(im0, line_width=2)
    results = model.track(im0, persist=True)

    if results[0].boxes.id is not None and results[0].masks is not None:
        masks = results[0].masks.xy
        track_ids = results[0].boxes.id.int().cpu().tolist()

        for mask, track_id in zip(masks, track_ids):
            annotator.seg_bbox(mask=mask, mask_color=colors(track_id, True), track_label=str(track_id))

    out.write(im0)
    cv2.imshow("instance-segmentation-object-tracking", im0)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

out.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

詳しくは、インスタンスのセグメンテーションとトラッキングのセクションをご覧ください。

Ultralytics 、例えばセグメンテーションやトラッキングなどのYOLO11 モデルのトレーニングに適したデータセットはありますか？

はい。Ultralytics は、セグメンテーションやトラッキングのデータセットなど、YOLO11 モデルのトレーニングに適したデータセットをいくつか提供しています。データセットの例、構造、使用方法は、Ultralytics Datasetsdocumentationに記載されている。

📅作成 11ヶ月前 ✏️更新 9日前
リズワン・ムナワール ウルトラリティクス・アシスタント グレン・ヨッハー マシューノイス IvorZhu331

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