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コンピュヌタ・ビゞョン・プロゞェクトの䞻芁ステップを理解する

はじめに

Computer vision is a subfield of artificial intelligence (AI) that helps computers see and understand the world like humans do. It processes and analyzes images or videos to extract information, recognize patterns, and make decisions based on that data.



芋るんだ How to Do [Computer Vision](https://www.ultralytics.com/glossary/computer-vision-cv) Projects | A Step-by-Step Guide

物䜓怜出、画像分類、むンスタンスセグメンテヌションなどのコンピュヌタ・ビゞョン技術は、自埋走行から 医療甚画像凊理たで、さたざたな産業に応甚され、䟡倀ある掞察を埗るこずができる。

コンピュヌタ・ビゞョン技術の抂芁

独自のコンピュヌタヌ ビゞョン プロゞェクトに取り組むこずは、コンピュヌタヌ ビゞョンを理解し、より深く孊ぶための優れた方法です。ただし、コンピュヌタヌ ビゞョン プロゞェクトは倚くの手順で構成される堎合があり、最初は混乱するように思えるかもしれたせん。このガむドを読み終えるず、コンピュヌタヌ ビゞョン プロゞェクトに関連する手順を理解できるようになりたす。プロゞェクトの開始から終了たでを順を远っお説明し、各郚分が重芁である理由を説明したす。さっそく始めお、コンピュヌタヌビゞョンプロゞェクトを成功させたしょう。

コンピュヌタ・ビゞョン・プロゞェクトの抂芁

コンピュヌタヌ ビゞョン プロゞェクトに関連する各ステップの詳现に぀いお説明する前に、プロセス党䜓を芋おみたしょう。今日、コンピュヌタヌ ビゞョン プロゞェクトを開始した堎合は、次の手順を実行したす。

  • 最優先事項は、プロゞェクトの芁件を理解するこずです。
  • 次に、モデルのトレヌニングに圹立぀画像を収集し、正確にラベル付けしたす。
  • 次に、デヌタをクリヌニングし、拡匵手法を適甚しお、モデルのトレヌニング甚に準備したす。
  • モデルのトレヌニング埌、モデルを培底的にテストしお評䟡し、さたざたな条件䞋で䞀貫しお実行されるこずを確認したす。
  • 最埌に、モデルを珟実䞖界にデプロむし、新しい分析情報ずフィヌドバックに基づいお曎新したす。

コンピュヌタ・ビゞョン・プロゞェクトのステップ抂芁

さお、䜕が期埅されるかがわかったずころで、さっそくステップに入り、プロゞェクトを前進させたしょう。

ステップ 1: プロゞェクトの目暙を定矩する

コンピュヌタヌ ビゞョン プロゞェクトの最初のステップは、解決しようずしおいる問題を明確に定矩するこずです。最終目暙を知るこずは、゜リュヌションの構築を開始するのに圹立ちたす。これは、プロゞェクトの目的がどのコンピュヌタヌビゞョンタスクに焊点を圓おる必芁があるかに盎接圱響するため、コンピュヌタヌビゞョンに関しおは特に圓おはたりたす。

ここでは、プロゞェクトの目的ず、その目的を達成するために䜿甚できるコンピュヌタビゞョンタスクの䟋をいく぀か玹介したす

  • 目的高速道路における様々な車皮の流れを監芖・管理し、亀通管理ず安党性を向䞊させるシステムを開発するこず。

    • コンピュヌタ・ビゞョン・タスク物䜓怜出は、効率的に耇数の車䞡の䜍眮を特定し識別するため、亀通監芖に最適です。このタスクに䞍必芁な詳现を提䟛する画像分割よりも蚈算負荷が䜎く、より高速でリアルタむムの解析が可胜です。
  • 目的医甚画像スキャンにおける腫瘍の正確なピクセルレベルの茪郭を提䟛するこずにより、攟射線科医を支揎するツヌルを開発するこず。

    • コンピュヌタ・ビゞョンの課題画像セグメンテヌションは、腫瘍の倧きさ、圢状、治療蚈画を評䟡するために重芁な、正確で詳现な境界を提䟛するため、医療画像蚺断に適しおいる。
  • 目的様々な文曞請求曞、領収曞、法的曞類などを分類するデゞタルシステムを構築し、組織の効率化ず文曞の怜玢性を向䞊させる。

    • Computer Vision Task: Image classification is ideal here as it handles one document at a time, without needing to consider the document's position in the image. This approach simplifies and accelerates the sorting process.

ステップ1.5適切なモデルずトレヌニング方法の遞択

プロゞェクトの目的ず適切なコンピュヌタビゞョンのタスクを理解した埌、プロゞェクトの目暙を定矩するために䞍可欠なのは、適切なモデルずトレヌニングアプロヌチを遞択するこずです。

目的によっお、最初にモデルを遞択するか、ステップ2で収集できるデヌタを確認した埌にモデルを遞択するかを遞択したす。䟋えば、プロゞェクトが特定の皮類のデヌタの入手可胜性に倧きく䟝存しおいるずしたす。その堎合、モデルを遞択する前にたずデヌタを収集し、分析する方が珟実的かもしれたせん。䞀方、モデルの芁件を明確に理解しおいる堎合は、たずモデルを遞択し、その仕様に適合するデヌタを収集するこずができたす。

Choosing between training from scratch or using transfer learning affects how you prepare your data. Training from scratch requires a diverse dataset to build the model's understanding from the ground up. Transfer learning, on the other hand, allows you to use a pre-trained model and adapt it with a smaller, more specific dataset. Also, choosing a specific model to train will determine how you need to prepare your data, such as resizing images or adding annotations, according to the model's specific requirements.

れロからのトレヌニングず転移孊習の䜿甚

Note: When choosing a model, consider its deployment to ensure compatibility and performance. For example, lightweight models are ideal for edge computing due to their efficiency on resource-constrained devices. To learn more about the key points related to defining your project, read our guide on defining your project's goals and selecting the right model.

コンピュヌタ・ビゞョン・プロゞェクトの実䜜業に入る前に、これらの詳现を明確に理解しおおくこずが重芁です。ステップ2に進む前に、以䞋のこずを考慮しおいるか再確認しおください

  • 解決しようずしおいる問題を明確に定矩したす。
  • プロゞェクトの最終目暙を決める。
  • 必芁ずされる特定のコンピュヌタビゞョンタスクを特定する䟋物䜓怜出、画像分類、画像セグメンテヌション。
  • れロからモデルを蚓緎するか、転移孊習を䜿うかを決める。
  • タスクず配備のニヌズに合わせお適切なモデルを遞択しおください。

ステップ2デヌタ収集ずデヌタ泚釈

コンピュヌタビゞョンモデルの品質は、デヌタセットの品質に䟝存したす。むンタヌネットから画像を集めたり、自分で撮圱したり、既存のデヌタセットを䜿甚したりするこずができたす。高品質のデヌタセットをダりンロヌドするための玠晎らしいリ゜ヌスをいく぀か玹介したすGoogle Dataset Search Engine、UC Irvine Machine Learning Repository、Kaggle Datasets。

Ultralytics のように、様々なデヌタセットをビルトむンでサポヌトしおいるラむブラリもあり、高品質なデヌタを簡単に䜿い始めるこずができる。これらのラむブラリには、よく䜿われるデヌタセットをシヌムレスに䜿うためのナヌティリティが含たれおいるこずが倚く、プロゞェクトの初期段階での時間ず劎力を倧幅に節玄するこずができる。

ただし、画像を収集したり、自分で写真を撮ったりする堎合は、デヌタに泚釈を付ける必芁がありたす。デヌタ泚釈は、デヌタにラベルを付けおモデルに知識を付䞎するプロセスです。䜿甚するデヌタ泚釈の皮類は、特定のコンピュヌタヌ ビゞョン手法によっお異なりたす。次に䟋をいく぀か瀺したす。

  • 画像の分類画像党䜓を1぀のクラスずしおラベル付けしたす。
  • Object Detection: You'll draw bounding boxes around each object in the image and label each box.
  • Image Segmentation: You'll label each pixel in the image according to the object it belongs to, creating detailed object boundaries.

画像泚釈のさたざたなタむプ

デヌタ収集ず泚釈付けは、時間のかかる手䜜業ずなる。アノテヌション・ツヌルは、このプロセスを容易にするのに圹立぀。䟿利なオヌプンアノテヌションツヌルをいく぀か玹介しようLabeI Studio、CVAT、Labelme。

Step 3: Data Augmentation and Splitting Your Dataset

画像デヌタを収集し、アノテヌションを行った埌、デヌタのオヌグメンテヌションを行う前に、たずデヌタセットをトレヌニング、怜蚌、テストセットに分割するこずが重芁です。オヌグメンテヌションの前にデヌタセットを分割するこずは、オリゞナルの倉曎されおいないデヌタでモデルをテストし怜蚌するために非垞に重芁です。これは、モデルが新しい未知のデヌタに察しおどの皋床汎化するかを正確に評䟡するのに圹立ちたす。

ここではデヌタを分割する方法を説明する

  • トレヌニングセットモデルの孊習に䜿甚される、デヌタの最も倧きな郚分であり、通垞は党䜓の7080である。
  • Validation Set: Usually around 10-15% of your data; this set is used to tune hyperparameters and validate the model during training, helping to prevent overfitting.
  • テストセット残りの1015のデヌタをテストセットずしお確保する。トレヌニング終了埌、未知のデヌタに察するモデルのパフォヌマンスを評䟡するために䜿甚したす。

デヌタを分割した埌、画像の回転、拡倧瞮小、反転などの倉換を適甚しおデヌタセットのサむズを人為的に倧きくするこずで、デヌタの拡匵を行うこずができたす。デヌタ増匷により、モデルはバリ゚ヌションに察しおよりロバストになり、未芋の画像に察するパフォヌマンスが向䞊したす。

デヌタ補匷の䟋

Libraries like OpenCV, Albumentations, and TensorFlow offer flexible augmentation functions that you can use. Additionally, some libraries, such as Ultralytics, have built-in augmentation settings directly within its model training function, simplifying the process.

デヌタをよりよく理解するために、Matplotlibや Seabornのようなツヌルを䜿っお画像を芖芚化し、その分垃や特城を分析するこずができたす。デヌタを芖芚化するこずで、パタヌン、異垞、増匷技術の有効性を特定するこずができたす。たた、セマンティック怜玢、SQLク゚リ、ベクトル類䌌性怜玢でコンピュヌタビゞョンデヌタセットを探玢するためのツヌル、Ultralytics Explorerを䜿甚するこずもできたす。

Ultralytics ゚クスプロヌラヌ・ツヌル

デヌタを適切に理解し、分割し、補匷するこずで、実䞖界のアプリケヌションで優れた性胜を発揮する、十分に蚓緎され、怜蚌され、テストされたモデルを開発するこずができたす。

ステップ4モデルのトレヌニング

デヌタセットがトレヌニングの準備ができたら、必芁な環境のセットアップ、デヌタセットの管理、モデルのトレヌニングに集䞭するこずができたす。

たず、環境が正しく構成されおいるこずを確認する必芁がありたす。通垞、これには次のものが含たれたす。

  • Installing essential libraries and frameworks like TensorFlow, PyTorch, or Ultralytics.
  • GPU を䜿甚しおいる堎合、CUDA や cuDNN のようなラむブラリをむンストヌルするこずで、GPU アクセラレヌションを有効にし、孊習プロセスを高速化するこずができたす。

Then, you can load your training and validation datasets into your environment. Normalize and preprocess the data through resizing, format conversion, or augmentation. With your model selected, configure the layers and specify hyperparameters. Compile the model by setting the loss function, optimizer, and performance metrics.

Libraries like Ultralytics simplify the training process. You can start training by feeding data into the model with minimal code. These libraries handle weight adjustments, backpropagation, and validation automatically. They also offer tools to monitor progress and adjust hyperparameters easily. After training, save the model and its weights with a few commands.

効率的なトレヌニングには、適切なデヌタセット管理が䞍可欠であるこずを念頭に眮くこずが重芁である。倉曎を远跡し、再珟性を確保するために、デヌタセットのバヌゞョン管理を行いたしょう。DVCData Version Controlのようなツヌルは、倧芏暡なデヌタセットの管理に圹立ちたす。

Step 5: Model Evaluation and Model Finetuning

It's important to assess your model's performance using various metrics and refine it to improve accuracy. Evaluating helps identify areas where the model excels and where it may need improvement. Fine-tuning ensures the model is optimized for the best possible performance.

  • Performance Metrics: Use metrics like accuracy, precision, recall, and F1-score to evaluate your model's performance. These metrics provide insights into how well your model is making predictions.
  • ハむパヌパラメヌタのチュヌニングモデルの性胜を最適化するためにハむパヌパラメヌタを調敎する。グリッド探玢やランダム探玢のような技法は、最適なハむパヌパラメヌタ倀を芋぀けるのに圹立ちたす。

  • Fine-Tuning: Make small adjustments to the model architecture or training process to enhance performance. This might involve tweaking learning rates, batch sizes, or other model parameters.

ステップ6モデルのテスト

このステップでは、モデルがたったく芋たこずのないデヌタでうたく機胜するこずを確認し、配備の準備が敎っおいるこずを確認するこずができたす。モデルテストずモデル評䟡の違いは、モデルを反埩的に改善するのではなく、最終的なモデルのパフォヌマンスを怜蚌するこずに重点を眮くこずです。

よくある問題を培底的にテストし、デバッグするこずが重芁です。トレヌニングやバリデヌションで䜿甚しなかった別のテストデヌタセットでモデルをテストしたす。このデヌタセットは、モデルのパフォヌマンスが䞀貫しお信頌できるこずを確認するために、実䞖界のシナリオを衚す必芁がありたす。

Also, address common problems such as overfitting, underfitting, and data leakage. Use techniques like cross-validation and anomaly detection to identify and fix these issues.

Step 7: Model Deployment

モデルが培底的にテストされたら、いよいよそれをデプロむしたす。デプロむずは、モデルを本番環境で䜿甚できるようにするこずです。以䞋は、コンピュヌタビゞョンモデルをデプロむする手順です

  • 環境の蚭定クラりドベヌスAWS、Google Cloud、Azureであれ、゚ッゞベヌスロヌカルデバむス、IoTであれ、遞択した展開オプションに必芁なむンフラを構成する。

  • Exporting the Model: Export your model to the appropriate format (e.g., ONNX, TensorRT, CoreML for YOLO11) to ensure compatibility with your deployment platform.

  • モデルをデプロむするAPIもしくぱンドポむントを蚭定し、アプリケヌションず統合するこずでモデルをデプロむしたす。
  • スケヌラビリティの確保ロヌドバランサヌ、オヌトスケヌリンググルヌプ、モニタリングツヌルを導入しおリ゜ヌスを管理し、増倧するデヌタずナヌザヌリク゚ストに察応する。

ステップ8モニタリング、メンテナンス、文曞化

モデルをデプロむしたら、そのパフォヌマンスを継続的に監芖し、問題を凊理するためにモデルを維持し、将来の参照ず改善のためにプロセス党䜓を文曞化するこずが重芁です。

モニタリングツヌルは、䞻芁性胜指暙KPIを远跡し、異垞や粟床の䜎䞋を怜出するのに圹立ちたす。モデルをモニタリングするこずで、入力デヌタの倉化によりモデルの性胜が時間ずずもに䜎䞋するモデル・ドリフトに気づくこずができたす。粟床ず劥圓性を維持するために、定期的に曎新されたデヌタでモデルを再トレヌニングしたす。

モデル・モニタリング

モニタリングずメンテナンスに加えお、文曞化も重芁である。モデル・アヌキテクチャ、トレヌニング手順、ハむパヌパラメヌタ、デヌタ前凊理ステップ、およびデプロむメントずメンテナンス䞭に行われた倉曎を含め、プロセス党䜓を培底的に文曞化する。優れた文曞化は再珟性を保蚌し、将来のアップデヌトやトラブルシュヌティングを容易にしたす。モデルを効果的にモニタリングし、保守し、文曞化するこずで、モデルのラむフサむクルにわたっお、正確性、信頌性、管理しやすさを維持するこずができたす。

地域瀟䌚ずの関わり

コンピュヌタビゞョン愛奜家のコミュニティず぀ながるこずで、コンピュヌタビゞョンプロゞェクトの䜜業䞭に盎面する問題に自信を持っお取り組むこずができたす。ここでは、孊習、トラブルシュヌティング、効果的なネットワヌク構築の方法をご玹介したす。

地域資源

  • GitHub Issues: Check out the YOLO11 GitHub repository and use the Issues tab to ask questions, report bugs, and suggest new features. The active community and maintainers are there to help with specific issues.
  • Ultralytics Discordサヌバヌ Ultralytics Discord サヌバヌに参加しお、他のナヌザヌや開発者ず亀流したり、サポヌトを受けたり、掞察を共有したりしたしょう。

公匏文曞

  • Ultralytics YOLO11 Documentation: Explore the official YOLO11 documentation for detailed guides with helpful tips on different computer vision tasks and projects.

これらのリ゜ヌスを䜿甚するこずで、課題を克服し、コンピュヌタビゞョンコミュニティの最新トレンドやベストプラクティスを垞に把握するこずができたす。

コンピュヌタ・ビゞョン・プロゞェクトを今すぐ始めよう

コンピュヌタビゞョンのプロゞェクトに挑戊するこずは、゚キサむティングでやりがいのあるこずです。このガむドのステップに埓うこずで、成功のための匷固な基盀を築くこずができたす。各ステップは、目的を満たし、実䞖界のシナリオでうたく機胜する゜リュヌションを開発するために非垞に重芁です。経隓を積むに぀れ、プロゞェクトを改善するための高床なテクニックやツヌルを発芋できるでしょう。奜奇心を倱わず、孊び続け、新しい手法やむノベヌションを探求しおください

よくあるご質問

プロゞェクトに適したコンピュヌタ・ビゞョン・タスクの遞び方は

適切なコンピュヌタビゞョンタスクを遞択するかどうかは、プロゞェクトの最終目暙によっお異なりたす。䟋えば、亀通状況を監芖したい堎合は、リアルタむムで耇数の車䞡タむプを特定・識別できる物䜓怜出が適しおいたす。医療甚画像凊理では、画像セグメンテヌションが腫瘍の詳现な境界を提䟛し、蚺断や治療蚈画に圹立ちたす。物䜓怜出、画像分類、むンスタンスセグメンテヌションなどの特定のタスクに぀いお詳しく知る。

コンピュヌタ・ビゞョンのプロゞェクトにおいお、なぜデヌタ泚釈が重芁なのでしょうか

デヌタに泚釈を付けるこずは、モデルにパタヌンを認識させるために䞍可欠である。泚釈の皮類はタスクによっお異なりたす

  • 画像の分類画像党䜓を1぀のクラスずしおラベル付け。
  • オブゞェクトの怜出オブゞェクトの呚りに描かれたバりンディングボックス。
  • 画像分割各画玠は、それが属するオブゞェクトに埓っおラベル付けされる。

Label Studio、CVAT、Labelmeのようなツヌルは、このプロセスを支揎するこずができたす。詳现に぀いおは、デヌタ収集ず泚釈ガむドを参照しおください。

デヌタセットを効果的に増匷・分割するには、どのような手順を螏めばよいのだろうか

オヌグメンテヌションの前にデヌタセットを分割するこずで、倉曎されおいない元のデヌタでのモデル・パフォヌマンスを怜蚌するこずができたす。以䞋の手順に埓っおください

  • トレヌニングセットデヌタの7080。
  • Validation Set: 10-15% for hyperparameter tuning.
  • テストセット残りの1015%を最終評䟡に䜿甚。

分割埌、回転、スケヌリング、反転などのデヌタ拡匵技術を適甚しお、デヌタセットの倚様性を高める。AlbumentationsやOpenCVのようなラむブラリが圹に立぀。Ultralytics 、䟿利なオヌグメンテヌション蚭定も組み蟌たれおいる。

孊習したコンピュヌタ・ビゞョン・モデルを配備甚に゚クスポヌトするにはどうすればよいですか

Exporting your model ensures compatibility with different deployment platforms. Ultralytics provides multiple formats, including ONNX, TensorRT, and CoreML. To export your YOLO11 model, follow this guide:

  • を䜿甚する。 export 関数に垌望する曞匏パラメヌタを指定する。
  • ゚クスポヌトされたモデルが展開環境゚ッゞデバむス、クラりドなどの仕様に適合しおいるこずを確認する。

詳しくは、モデル・゚クスポヌト・ガむドをご芧ください。

配備されたコンピュヌタビゞョンモデルを監芖・維持するためのベストプラクティスずは

モデルの長期的な成功には、継続的なモニタリングずメンテナンスが䞍可欠です。䞻芁業瞟評䟡指暙KPIを远跡し、異垞を怜出するためのツヌルを導入する。モデルのドリフトを防止するために、曎新されたデヌタでモデルを定期的に再トレヌニングする。モデル・アヌキテクチャ、ハむパヌパラメヌタ、倉曎を含むプロセス党䜓を文曞化し、再珟性を確保し、将来の曎新を容易にする。詳しくは、モニタリングずメンテナンスのガむドをご芧ください。


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