単一チャンネルの画像入力をサポートするように yolov8 を変更する

Yolov8 はデフォルトで BGR 3 チャネル画像入力をサポートしますが、多くの産業シナリオではグレースケール画像シナリオが多いため、プロジェクトの実際のニーズを満たすために単一チャネル画像入力をサポートするように yolov8 コードにいくつかの変更が加えられます。

変更されたコードは次のとおりです:
https://github.com/shanglianlm0525/ultralytics

トレーニング/推論中に、入力パラメーターに ch=1 を追加するだけで済みます。

電車

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n.yaml')  # build a new model from YAML
model = YOLO('yolov8n.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')  # build from YAML and transfer weights

# Train the model
model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640, ch=1)

推論

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLOv8n model
model = YOLO('yolov8n.pt')

# Run inference on 'bus.jpg' with arguments
model.predict('bus.jpg', save=True, imgsz=320, conf=0.5, ch=1)