Link to this sectionUltralytics YOLO26を使用したオブジェクトクロッピング#
Link to this sectionオブジェクトクロッピングとは？#
Ultralytics YOLO26によるオブジェクトクロッピングとは、画像や動画から検出された特定のオブジェクトを分離・抽出する作業です。YOLO26モデルの能力を活用してオブジェクトを正確に特定し描写することで、詳細な分析や操作のための精密なクロッピングが可能になります。
Watch: Object Cropping using Ultralytics YOLO
Link to this section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のオブジェクト検出精度により、クロップされたオブジェクトは空間的な関係を維持するため、詳細な分析のために視覚情報の整合性が保持されます。
Link to this section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 |
# 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]"Link to this sectionObjectCropper の引数#
ObjectCropper の引数に関する表を以下に示します：
| 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。 |
さらに、以下の可視化用引数も使用可能です：
| 引数 | タイプ | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
show | bool | False | Trueの場合、注釈付きの画像や動画をウィンドウに表示します。開発やテスト中の即時的な視覚フィードバックに役立ちます。 |
line_width | int or None | None | バウンディングボックスの線の太さを指定します。Noneの場合、線の太さは画像サイズに基づいて自動的に調整されます。明瞭さのための視覚的なカスタマイズが可能です。 |
Link to this sectionよくある質問 (FAQ)#
Link to this sectionUltralytics YOLO26におけるオブジェクトクロッピングとは何ですか？またどのように機能しますか？#
Ultralytics YOLO26を使用したオブジェクトのクロッピングとは、YOLO26の検出能力に基づき、画像や動画から特定のオブジェクトを分離・抽出することを指します。このプロセスにより、YOLO26を活用して高精度でオブジェクトを識別し、それに応じてクロップすることで、集中的な分析が可能になり、データ量の削減や精度の向上が図れます。詳細なチュートリアルについては、オブジェクトクロッピングの例を参照してください。
Link to this section他のソリューションと比較して、オブジェクトクロッピングにUltralytics YOLO26を使用すべき理由は何ですか？#
Ultralytics YOLO26は、その精度、速度、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クロッピングを可能にし、集中的な分析や高いデータ整合性を必要とするアプリケーションにおいて不可欠です。さらに、YOLO26はOpenVINOやTensorRTといったツールとシームレスに統合でき、リアルタイム機能や多様なハードウェアでの最適化が必要なデプロイに対応しています。メリットの詳細については、モデルエクスポートのガイドをご覧ください。
Link to this sectionオブジェクトクロッピングを使用してデータセットのデータ量を削減するにはどうすればよいですか？#
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プすることで、データサイズを大幅に削減し、ストレージや処理をより効率化できます。このプロセスでは、モデルをトレーニングして特定のオブジェクトを検出させ、その結果を使用してこれらの部分のみをクロップして保存します。Ultralytics YOLO26の能力を活用する方法の詳細については、クイックスタートガイドをご覧ください。
Link to this sectionUltralytics YOLO26をリアルタイム動画分析やオブジェクトクロッピングに使用できますか？#
はい、Ultralytics YOLO26はリアルタイムのビデオフィードを処理し、動的にオブジェクトを検出およびクロッピングできます。モデルの高速な推論機能は、監視システム、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、トラッキングおよび予測モードを確認してください。
Link to this sectionYOLO26でオブジェクトクロッピングを効率的に実行するためのハードウェア要件は何ですか？#
Ultralytics YOLO26はCPU環境とGPU環境の両方で最適化されていますが、特にリアルタイムまたは大量の推論で最適なパフォーマンスを得るには、専用のGPU（NVIDIA Teslaや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については、iOS向けにCoreMLまたはAndroid向けにTFLiteの利用を検討してください。サポートされているデバイスと形式の詳細については、モデルデプロイオプションのガイドをご覧ください。