コンピュータービジョンの基礎

問題を定義する

漠然とした製品アイデアを3行のタスク仕様に落とし込み、再学習せずに変更できるよう、ビジネスルールをコードに記述します。

7つのビジョンタスク

出力の行を分類、検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、深度推定、姿勢推定、OBBのいずれかに対応させ、最初に使うYOLO26の重みを選びます。

物体検出を理解する

検出モデルの出力（クラス、ボックス、信頼度）を読み取り、各種ミスのコストに基づいて信頼度とIoUのしきい値を設定します。

ボックスとマスク: セグメンテーションが本当に必要な場合

実画像でマスクがボックスよりどれだけ有用かを測定し、出力を利用する後段の処理に基づいて、プロジェクトに形状情報が必要かどうかを判断します。

姿勢推定とOBB

YOLO26のキーポイントと回転ボックスを読み取り、それぞれにルールを適用して、姿勢や角度が本当に重要な手掛かりとなる状況を見分けます。

現実を反映するデータセット

追加のラベル付けを行う前に、実データセットのカバレッジ不足を監査し、その不足をハードネガティブを含むデータ収集計画に落とし込みます。

アノテーション品質

YOLOラベルに含まれる内容を把握し、不正な行があるラベルファイルをlintし、ガイドラインと測定可能なキャリブレーションラウンドでアノテーター間の一貫性を保ちます。

実態を反映するデータ分割

学習用と検証用にまたがってリークしている近似重複画像を見つけ、デプロイ時に新たに得られる単位でデータを分割します。

検出指標を正しく読み取る

検証を実行し、適合率、再現率、mAP50-95、クラスごとのAP、混同行列を合わせて読み、目標に基づいてリリース時のしきい値を決めます。

ラボから本番環境へ

Ultralyticsをインストールし、自分の画像でYOLO26を実行して、出力が仕様に合っているか確認し、次のステップを選びます。