YOLOv12のトレーニングと展開能力
YOLOv12は、ユーザー定義のデータセットを使ったエンドツーエンドのトレーニングをサポートする、完全なモデル開発ワークフローを提供する。このシステムでは、データセットがYOLO標準フォーマットに従い、画像とラベルのディレクトリ構造を含み、data.yamlファイルを介してデータパスとカテゴリ情報を設定する必要がある。典型的な学習プロセスでは250エポック以上の反復が必要であり、入力画像サイズはデフォルトで640×640ピクセルである。
モデルのデプロイに関しては、YOLOv12はONNXとTensorRTという2つの主流推論フォーマットへのエクスポートをサポートし、特にエッジコンピューティングデバイス向けにFP16半精度エクスポートオプションを提供することで、デプロイ環境の計算効率を大幅に向上させることができる。また、このプロジェクトには監視可視化ツールキットも組み込まれており、開発者は学習プロセス中の損失曲線と検証セットのメトリクスの動的な変化を監視したり、予測結果を視覚的に表示したりすることができます。この完全な開発エコシステムにより、YOLOv12の実験から実運用への移行が効率的かつ信頼性の高いものになる。
この答えは記事から得たものである。YOLOv12：リアルタイム画像・ビデオターゲット検出のためのオープンソースツールについて
