久しぶりの投稿となる。プログラムの勉強は続けているが、土日プログラマーなため・・・加齢による記憶障害のため、翌週には何をやっていたか忘れてしまうことが多い。物体検出ＡＩであるyolov8をここ暫くやっていて、ようやく成果が出た・・お手本のとおりで１か月かかりであるが、自分の記憶のためとvolov8の記事が少ないので、noteしてみる。

yolov8にて物体検出のオリジナルモデル学習及び使用方法 #Python - Qiita

上記の記事をお手本にyolov8を設定してみた。仮想環境でなく、Windows11
環境で実行している。
簡単ステップで始める！物体検出の革命、YOLOv8インストールガイド | ジコログ (self-development.info)　インストールはこちらの方法を参照させていただいた。
Windows11　version22H2  Python 3.10.7

@ryuka0610さんのyolov8にて物体検出のオリジナルモデル学習及び使用方法の記事で　3.教師データの準備でlabelimgを使う・・となっているが、labelimgはエラーで落ちてしまう(回避の記事があった)ので、使わずにroboflowを使って学習する。

roboflowを用いたデータセットのアノテーションのやり方 #Python3 - Qiita

お手本は上記。

この画面で画像をアップロードする。できるだけ顔が前を向いている画像をアップロード。右上のsave and continue

左下のAssign Imagesをクリック　次にstart annotat

画像を囲んで名前を入れます。英語がいいらしい。

add 1 image to Dateset をクリック、Add imageをクリック。

test set の下のRebalanceが「重要」※ここ解説記事がない！！詳しい人教えろください。

ここのバランスからジェネレートをcreateする。

右上のexportdatasetをクリックしてzipでくれ！の方を選ぶ。

こんなのと、数字がいっぱいのファイルが出来たら成功！　お疲れ様でした、

続きます・・