Ultralytics YOLO26を使用したオブジェクトクロッピング#
オブジェクトクロッピングとは？#
Ultralytics YOLO26 を使用したオブジェクトの切り抜きは、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する作業です。YOLO26モデルの機能を利用してオブジェクトを正確に識別し輪郭を特定することで、その後の分析や処理に向けた精密な切り抜きが可能になります。
Watch: Object Cropping using Ultralytics YOLO
オブジェクトクロッピングの利点#
- 集中的な分析: YOLO26はターゲットとなるオブジェクトのクロッピングを容易にし、シーン内の個々のアイテムに対する詳細な調査や処理を可能にします。
- 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、オブジェクトクロッピングはデータサイズの最小化に役立ち、ストレージ、転送、または後続の計算タスクにおいて効率的になります。
- 精度の向上: YOLO26のobject detection精度により、切り抜かれたオブジェクトが空間的な関係性を維持するため、詳細な分析に必要な視覚情報の整合性が保たれます。
ビジュアル#
| 空港の荷物 |
|---|
 |
| Ultralytics YOLO26を使用した空港のベルトコンベア上でのスーツケースのクロッピング |
YOLO26を使用してオブジェクトをクロップする#
ビデオを ObjectCropper ソリューションに渡すと、フレームごとにオブジェクトが検出され、各検出結果が個別の画像として保存されます。特定の classes に限定して切り抜きを行ったり、conf を引き上げて信頼度の高い検出結果のみを残したり、crop_dir を設定して切り抜き画像の保存先を指定することができます。
# 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#
以下はObjectCropperの引数を示す表です。
| 引数 | タイプ | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
model | str | None | Ultralytics YOLOモデルファイルへのパス。 |
crop_dir | str | 'cropped-detections' | 切り抜かれた検出結果を保存するためのディレクトリ名。 |
よくある質問 (FAQ)#
Ultralytics YOLO26 を使用したオブジェクトの切り抜きは、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・抽出する作業です。このプロセスにより、YOLO26を活用して高い精度でオブジェクトを識別して適切に切り抜くことで、集中した分析、データ量の削減、および精度の向上が可能になります。詳細なチュートリアルについては、object cropping example を参照してください。
Ultralytics YOLO26は、その精度、速度、および使いやすさにおいて優れています。詳細かつ正確なオブジェクト検出と切り抜きを可能にし、focused analysis や高いデータ整合性を必要とするアプリケーションに不可欠です。さらに、YOLO26は多様なハードウェア上でのリアルタイム機能と最適化を必要とするデプロイメントに向けて、OpenVINO や TensorRT などのツールとシームレスに統合されます。guide on model export で利点をご確認ください。
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切り抜くことで、データサイズを大幅に削減でき、ストレージや処理の効率を高めることができます。このプロセスには、特定のオブジェクトを検出するようにモデルをトレーニングし、その結果を使用して該当部分のみを切り抜いて保存することが含まれます。Ultralytics YOLO26の機能活用の詳細については、quickstart guide をご覧ください。
はい、Ultralytics YOLO26はリアルタイムのビデオフィードを処理して、オブジェクトを動的に検出および切り抜くことができます。モデルの高速な推論能力により、surveillance、スポーツ分析、自動検査システムなどのリアルタイムアプリケーションに最適です。リアルタイム処理の実装方法については、tracking モードと prediction modes をご確認ください。
Ultralytics YOLO26はCPUとGPUの両方の環境に最適化されていますが、特にリアルタイムまたは大容量の推論において最適なパフォーマンスを実現するには、専用GPU（NVIDIA Tesla、RTXシリーズなど）が推奨されます。軽量デバイスへのデプロイメントには、iOS向けに CoreML または Android向けに LiteRT の使用を検討してください。サポートされているデバイスとフォーマットの詳細については、model deployment options をご覧ください。