カスタムデータセット（医療画像セグメンテーション）におけるYOLOv8セグメンテーション

YOLOv8セグメンテーションによるカスタムデータセットの医療画像セグメンテーション

YOLOv8は素晴らしいセグメンテーションモデルです。トレーニング、テスト、展開が容易です。このチュートリアルでは、カスタムデータセットでYOLOv8を使用する方法を学びます。しかし、他の優れたセグメンテーションモデルがある場合になぜYOLOv8を使用する必要があるのかをお伝えしたいと思います。私のストーリーから始めましょう。

私は医療画像セグメンテーションに関連するプロジェクトで働いていましたが、共同研究者が「175人の患者から600枚の画像とマスクしか持っていない」と爆弾発言をしました。医療画像では、これは一般的な問題です。なぜなら、臨床家/医師は非常に忙しく、多くの業務を抱えているためです。しかし、彼はモデルがトレーニングされたら（ファインチューニングされた後）、300人以上の患者からさらに画像とマスクを追加のテストセットとして得ることができることを確約しました。

まず、患者50人をトレーニング、テスト、検証のデータセットに、80:10:10の割合で分割しました。モデルにはUNetとその派生（ResUNet、Attention UNet、Res-Attention UNet）を使用しました。これらのモデルはトレーニング、テスト、検証データセットで優れた性能を発揮しましたが、追加のテストセットでは大きく失敗しました。それから私は思いました、「YOLOv8を試してみましょう。うまくいけば素晴らしいこと、そうでなければ楽しい学びの経験になるでしょう」。数時間後、それはうまくいき、驚きの事実は、追加のテストセットで私の期待を遥かに上回りました。詳細な数値はまだ査読中のため明かせませんが、このカスタムデータセットにどのように適応したかを共有したいと思います。時間を節約できるように計画を立てましょう。

攻撃計画

学ぶトピックは以下の通りです：1. YOLOv8簡単な紹介2. ライブラリのインストール3. データセットの準備4. トレーニングの準備5. モデルのトレーニング6. 結果

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YOLOv8簡単な紹介

YOLOv8は、Ultralyticsによって開発されたリアルタイムの物体検出のためのYOLOシリーズの最新バージョンです。空間的な注目や特徴の融合などの変更を導入することで、精度と速度が向上します[1]。このアーキテクチャは、修正されたCSPDarknet53バックボーンと…

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