Yolo Human Parse

🚀 YOLO人体部位と物体のセグメンテーションモデル

このリポジトリには、画像内の様々な人体部位と物体を検出しセグメント化するために微調整されたYOLO（You Only Look Once）セグメンテーションモデルが含まれています。

🚀 クイックスタート

このリポジトリには、画像内の様々な人体部位と物体を検出しセグメント化するためのYOLOセグメンテーションモデルが含まれています。

✨ 主な機能

このモデルはYOLOアーキテクチャに基づいており、以下のクラスを検出しセグメント化するように微調整されています。

0. 髪
1. 顔
2. 首
3. 腕
4. 手
5. 背中
6. 脚
7. 足
8. 服装
9. 人物
10. 携帯電話

📦 インストール

このモデルを使用するには、適切なYOLOフレームワークをインストールする必要があります。以下の手順に従ってください。

1. このリポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/your-username/yolo-segmentation-human-parts.git
   cd yolo-segmentation-human-parts
   

2. 必要な依存関係をインストールします。

   pip install -r requirements.txt
   

💻 使用例

基本的な使用法

from ultralytics import YOLO

# モデルをロードします
model = YOLO('path/to/your/model.pt')

# 画像に対して推論を実行します
results = model('path/to/your/image.jpg')

# 結果を処理します
for result in results:
    boxes = result.boxes  # バウンディングボックス
    masks = result.masks  # セグメンテーションマスク
    # さらなる処理...

📚 ドキュメント

学習

もしあなた自身のデータセットでこのモデルをさらに微調整したい場合は、以下の手順に従ってください。

1. YOLO形式でデータセットを準備します。
2. data.yamlファイルを変更して、あなたのデータセットの構造とクラスを反映させます。
3. 学習スクリプトを実行します。

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data.yaml --weights yolov5s-seg.pt
   

評価

テストセットでモデルの性能を評価するには、以下のコマンドを使用します。

python val.py --weights path/to/your/model.pt --data data.yaml --task segment

貢献

モデルを改善したり、その機能を拡張したりするための貢献は歓迎されます。提案された変更について議論するために、プルリクエストを送信するか、イシューを開いてください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

謝辞

• 元の実装を提供してくれたYOLOチームに感謝します。
• このモデルの微調整と改善に貢献してくれたすべての貢献者に感謝します。