Yolo v11 物体認識アノテーションツール「labellmg」の使い方と追加学習。

Yoloのv11を使った物体認識の追加学習（Fine tuning)の方法を説明していきます。自前の画像を使うこと、OSはwindowsという前提での説明を、いつものようにこの手順のまま実行していけばできるようにまとめていきたいと思います。

目次/Table of contents

アノテーションとは
labellmgの使い方
追加学習

アノテーションとは

前回の記事で、Yoloの物体認識の手順を説明しましたが、物体を認識するときに「person」とか「bus」とか認識結果で表示されたと思いますが、これはYoloのデフォルトのアルゴリズムにおいてアノテーションがされているからです。

アノテーションとは、その画像が何なのかを紐づける事で、人の写真を学習データとして、「person」とアノテーションすると、類似の画像を読み込んだ時、「person」の確立がどのくらいあるかを結果として表示します。

例えば「person 0.82」という表記は82%の確立で「person」である。という意味になります。

↑のサイトのリンクの手順で実行したときの学習モデルは、デフォルトいくつか分類がされていますが、それ以外のものを分類したいときは、追加学習をしてあげる必要がありますので、

そのアノテーションの方法と、追加学習の方法を、本記事では記載していきます。

labellmgの使い方

それでは、ここではLabelingを使ったアノテーション方法を説明していきます。他にもVoTTなどの手段もありますが、今回は「labelImg」

Windowsを使っている方はこちらからインストールが簡単です

https://github.com/HumanSignal/labelImg/releases/tag/v1.8.1

下記をクリックして、ダウンロードしてください。

解凍すると、次のファイルが見えますので、任意の位置へ格納

labellmg.exeをダブルクリックすると次のWindowが現れます。

これを使う前に、画像フォルダとアノテーション結果を入れるフォルダを作っておきます。

このような感じで作りましょう。私の場合はYoloを格納しているフォルダの第一階層に「datasets」を作成し、その下に次の２つのフォルダを作成

「Images」画像を格納するフォルダ

「labels」ラベルを格納するフォルダ

画像フォルダには、以前StableDiffusionで生成した、私の似顔絵を入れました。

StableDiffusionに興味がある方は下記参照お願いいたします。

このまま実行すれば出来る！ Stable diffusionの導入手順を簡単に説明します。 – エンジニア大学

【Stable Diffusion】Kohya GUIの導入方法、コピー機LoRAの作り方を簡単に説明します。 – エンジニア大学

それでは続きを説明します。

手順１：OpenDirで上の手順で作成した、「画像を入れるフォルダを指定」

そうすると、このようにそのフォルダに入っている画像が表示されます。

手順２：「Change Save Dir」でラベルを保存するフォルダを指定

手順３：下記の赤枠の部分をクリックして、「YOLO」に変更します

それではアノテーションしていきます。

手順４：画面上で右クリックすると、下の表示が出てきますので選択

手順５：アノテーションしたいエリアを囲み、ラベル入力画面がでてくるので、記入します。

　　　　ここでは、取り合えずエンジニア大学の「ENG」と適当に入れました。

手順６：ラベルを入力したら、保存

手順７：この作業を右下のFileListの画像をダブルクリックして、アノテーションしたいすべての画像で実施します

先ほど作成した、labelsフォルダに次にように、画像の名前事のtxtファイルと「classes.txt」ファイルができていれば正解です。

これでアノテーションは終了。

追加学習

それでは、学習の手順に移りたいと思います。

手順１：次のようにフォルダを構成します。

下記、Topフォルダ以下のディレクトリ構成とフォルダ名は変更しないでください。フォルダ名を変えるとうまく動きません。

手順２：アノテーションした画像とラベルを上記フォルダへ振り分け

imagesのtrainとvalへ画像を格納

学習用と評価用はおおよそ8:2くらいの割合で。今回の例は20枚の生成画像でトレーニングしましたので、１５枚を学習用、５枚を評価用としました。

labesフォルダへはアノテーションしたときに生成された.txtを格納。

※画像と同じ名前で生成されているので、学習と評価への分配は画像データと合わせてください

手順３：yamlファイル作成

学習で使う、yamlファイルを作成します。

Classesの部分は、labellmgを使い、アノテーションすると、ラベルと同じフォルダに「classes.txt」というファイルができていると思いますので、それをコピーして、下の例のように番号をふってください。

一番上のパスは、手順２で作ったパスを指定。

path: D:\Myprogram\Yolo\ultralytics-main\ultralytics-main\Training\images  # dataset root dir
train: train  # train images (relative to 'path') 
val: val  # val images (relative to 'path') 

# Classes 0-14はlabellmgを使うと自動的に出来上がっている
names:
  0: dog
  1: person
  2: cat
  3: tv
  4: car
  5: meatballs
  6: marinara sauce
  7: tomato soup
  8: chicken noodle soup
  9: french onion soup
  10: chicken breast
  11: ribs
  12: pulled pork
  13: hamburger
  14: cavity
  15: eng #追加

手順４：学習の実行

手順３のyamlファイルのパスを指定して、次のように.pyファイルを作成。yamlファイルの名前は「org.yaml」としました。また、ベースとするモデルを指定する必要がありますが、今回は、「yolo11x.pt」としています。

「imgsz」は画像のサイズを指定しますが、この記事の学習データが512×512のサイズですので、このように設定しています。

※画像サイズは学習データに合わせる必要なく、リサイズ後のサイズです。GPUメモリに余裕がない場合は、サイズを小さくしてください。

epoch数は「学習データ全体を何回繰り返して学習させるか」の数です。今回は学習データが非常に簡単なので適当に100にしていますが、学習データの種類などにより、増減させてください。

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
 # ベースとするモデル
  model = YOLO('yolo11x.pt')

 #GPUを使ってモデルを学習
  results = model.train(
    data=r'D:\Myprogram\Yolo\ultralytics-main\ultralytics-main\org.yaml',
    epochs=100, 
    imgsz=512, 
    device=0 #GPUの場合0
  )

上記を実行すると、トレーニングが始まります。

完了すると、下のように表示

手順５：学習結果の確認

学習結果は、「\runs\detect\train」の中に入っています。そのフォルダ内「weights」フォルダを見ると、「best.ps」「last.ps」のファイルがあるのがわかると思います。

bestは学習を繰り返す中で、一番性能が上がっているときのデータ。

lastは最後の学習のデータです。

これらを使って、結果を確認してみましょう。

プログラムはこのように作っています。

下記コードのsourceは、確認に使う画像データの名称を入れてください。

from ultralytics import YOLO

# Load a model
source = "00020-1017105739.png"
model = YOLO("best.pt")  # load an official model

# Predict with the model
results = model.predict(source, save=True, imgsz=512, conf=0.5)

実行すると、「\runs\detect\predict」に結果が保存されます。

「best.pt」の結果↓