Ultralytics YOLO26によるオブジェクトのクロッピング#
オブジェクトのクロッピングとは？#
Ultralytics YOLO26によるオブジェクトのクロッピングでは、画像や動画から検出された特定のオブジェクトを分離して抽出します。YOLO26モデルの機能を活用してオブジェクトを正確に識別・輪郭付けすることで、以降の分析や操作に適した精密なクロッピングが可能になります。
Watch: Object Cropping using Ultralytics YOLO
オブジェクトのクロッピングのメリット#
- 焦点を絞った分析: YOLO26によって対象を絞ったオブジェクトのクロッピングが可能になり、シーン内の個々の項目を詳細に調査または処理できます。
- データ量の削減: 関連するオブジェクトのみを抽出することで、オブジェクトのクロッピングはデータサイズの削減に役立ち、保存、送信、後続の計算タスクを効率化します。
- 精度の向上: YOLO26のオブジェクト検出精度により、クロッピングされたオブジェクトの空間的な関係が維持され、詳細な分析に必要な視覚情報の完全性が保たれます。
ビジュアル#
| 空港の荷物 |
|---|
 |
| Ultralytics YOLO26を使用した空港のコンベヤーベルト上のスーツケースのクロッピング |
YOLO26でオブジェクトをクロッピングする#
動画をObjectCropperソリューションに渡すと、各フレームでオブジェクトを検出し、検出結果ごとに個別の画像として保存します。クロッピングを特定のclassesに制限し、confの値を上げて信頼度の高い検出結果のみを保持し、crop_dirを設定してクロップ画像の保存先を指定できます。
# Crop the objects
yolo solutions crop
# Pass a source video
yolo solutions crop source="path/to/video.mp4"
# Crop specific classes
yolo solutions crop classes="[0, 2]"ObjectCropperの引数#
以下にObjectCropperの引数を示します。
| 引数 | 型 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
model | str | None | Ultralytics YOLOモデルファイルへのパスです。 |
crop_dir | str | 'cropped-detections' | 切り出した検出結果を保存するディレクトリ名です。 |
FAQ#
Ultralytics YOLO26によるオブジェクトのクロッピングでは、YOLO26の検出機能に基づいて画像や動画から特定のオブジェクトを分離・抽出します。このプロセスでは、YOLO26を活用してオブジェクトを高精度に識別し、それに応じてクロッピングすることで、分析対象の明確化、データ量の削減、精度の向上を実現できます。詳しいチュートリアルについては、オブジェクトのクロッピングの例を参照してください。
Ultralytics YOLO26は、精度、速度、使いやすさに優れています。詳細かつ正確なオブジェクト検出とクロッピングが可能で、焦点を絞った分析や高いデータ完全性が求められるアプリケーションに不可欠です。さらに、YOLO26はOpenVINOやTensorRTなどのツールとシームレスに統合でき、リアルタイム性能と多様なハードウェア上での最適化が求められるデプロイに適しています。詳しくは、モデルのエクスポートに関するガイドをご覧ください。
Ultralytics YOLO26を使用して画像や動画から関連するオブジェクトのみをクロッピングすると、データサイズを大幅に削減でき、保存や処理を効率化できます。このプロセスでは、まずモデルをトレーニングして特定のオブジェクトを検出し、その結果を使用して該当部分のみをクロッピングして保存します。Ultralytics YOLO26の機能の活用方法について詳しくは、クイックスタートガイドをご覧ください。
Ultralytics YOLO26はCPU環境とGPU環境の両方に最適化されていますが、特にリアルタイム推論や大量の推論で最適な性能を実現するには、専用GPU（例: NVIDIA Tesla、RTXシリーズ）が推奨されます。軽量デバイスにデプロイする場合は、iOS向けにCoreML、Android向けにLiteRTの使用を検討してください。対応デバイスとフォーマットの詳細については、モデルのデプロイオプションをご覧ください。