LINEで送るラズパイ5で以下の設定でやってみたが、yolo detect train model=yolov8n.pt data=data.yaml epochs=10 imgsz=1281epoch に約17分、260epochsやって、mAP50-95が0.541程度でサチってしまうようだ。Valデータに対して、検証すると総合正解率が50.1%で苦労に見合わない感じ。本当はyolov8m.ptでimgsz=640ができると良いのだが、自分のラズパイ5は4Gタイプだし、ちょっと無理っぽい。そこで、最近購入したM4-Mac-mini(24G)でやってみる事にした。yolo detect train model=yolov8m.pt data=data.yaml epochs=100 imgsz=640 device=mpsdevice=mpsとしているので、GPUフル稼働 1epoch に約17分(たまたまラズパイと同じ)しばらくはやっていたが、夜中にストール、再起動してしまった。(多分メモリーの使いすぎ)仕方ないので、ちょっと妥協してyolo detect train model=yolov8s.pt data=data.yaml epochs=100 imgsz=512 batch=16 device=mpsでやるとepochsが80程度で過学習が始まるようで、mAP50-95が0.86となるこの値ならまずまず良さげなモデルができたようだ。Valデータに対して総合正解率: 80.23%Testデータに対して総合正解率: 80.86% (valより高いのは不思議)とりあえず、汎化性能も悪くない。犬種によりデータ数にばらつきがあることと、アノテーションが画像の90%固定にしてはまずまずかな?p.s ちょっとラズパイでAIってコンセプトから外れますが... できたモデルをラズパイに持っていき推論だけなら使えます。
157種の犬種判別をやってみた。
2026/02/05 13:54
犬種判別をやってみて、挫折
2026/01/29 09:01
以前犬猫判定について、犬種は判別できないのかとの問い合わせがあったので、試してみた。150余の犬種データがあったので、ラズパイ5のyoloでやってみたが、256*256のイメージサイズだとプログラムはkillされてしまったので、128*128、バッチ1でやってみたところepoch-1に2.5時間、その後のepochで1時間かかる、epoch10(1晩かかった)でmA50-95 が 0.00575という悲惨な結果。とてもラズパイでやるレベルではなさそうでした。強力なGPUと大きなメモリがあるPCならなんとかなるかもしれないけれど....ちなみに、chatGPTに複数の犬が映った写真を見せたら、見事に犬種とその状態を説明してくれた....凄すぎる...やはり、ラズパイレベルでやるなら用途を限定しないと無理がありますね。
Ubuntuでも使えるかとの質問がありました。
2026/01/10 21:46
Ubuntuでも使えます。ただし、22.04以降のバージョンが必要です。システムが古いとpythonも古いためultralyticsがインストールできないためです。
現在4名の方が勉強スタート中
2026/01/08 22:02
現在4名の方が勉強スタート中....進捗はわからないですが、問い合わせメールも無いので、順調だと思っています。
二人目の支援者現る
2025/12/29 09:17
お二人めご支援いただきました。追加支援もいただき、あれがとうございました。2026/3/31まで、お付き合いどうぞよろしくお願いします。
