yolo-training-template
KaggleのデータセットでYOLO物体検出モデルを学習し推論するためのテンプレートとヒント集です。画像認識プロジェクトの出発点に使えます。
再現できる小さなissueを選び、AIコーディングエージェントで直してみましょう。
Xで共有ライセンス表記なし
概要
Kaggleのデータセットを使ってYOLO物体検出モデルを学習し、学習済みモデルで推論を行うためのテンプレートです。コマンドラインの学習スクリプトと推論スクリプトに加え、ノートブック版とStreamlitのWebアプリも用意されています。前処理やNCNN形式への書き出しはオプションで指定できます。パイプラインを一から作らずに、自分のデータに合わせて手順を調整できる、コンピュータビジョン開発の出発点として使えます。
主な特長
- Kaggleデータセットでyoloを学習するCLIスクリプト
- 前処理とNCNN書き出しのオプション
- 学習済みモデル用の推論スクリプト
- ノートブックとStreamlitアプリで対話的に操作
こんな人・用途に
自分の画像認識タスクに合わせて調整できるYOLO学習環境がほしい人向け。ノートブックやWebアプリでも使えます。
- アップストリーム
- computer-vision-with-marco/yolo-training-template
- GitHubのフォーク
- Guo-astro/yolo-training-template
- アップストリームのスター数
- 531
- カテゴリ
- AIエージェントとLLMツール
- 言語
- Python
- ライセンス
- ライセンス表記なしライセンスがない場合、著作者がすべての権利を保持します。コードを再利用する前にアップストリームの作者に確認してください。
- フォーク日
- 2025-10-17
- 同期状態
- 同期済み最終同期 2026-10-20
同じカテゴリ: AIエージェントとLLMツール
Magnitudeはハードウェアに合わせてカーネルを調整し、オープンモデルをローカルで実行します。対応エージェントや互換クライアントから利用できます。
フォーク日 2026-10-19最終同期 2026-10-20ライセンス: Apache-2.0AIエージェントとLLMツールGitHub
研究アイデアの評価から文献調査、論文執筆、投稿前確認までを支援し、一般的なAIでは不足しがちな研究上の判断を補います。
フォーク日 2026-10-18最終同期 2026-10-20独自ライセンス(リポジトリを参照)AIエージェントとLLMツールGitHub
言語モデルの強化学習向けに、難易度を調整できる検証可能な環境で問題を生成し、出力を評価する研究用プロジェクトです。
フォーク日 2026-10-17最終同期 2026-10-20ライセンス: MITAIエージェントとLLMツールGitHub
AIエージェント向けにAndroid開発の手順を提供し、専門的な作業を支援します。Android CLIで個別または全スキルを導入できます。
フォーク日 2026-10-16最終同期 2026-10-20ライセンス: Apache-2.0AIエージェントとLLMツールGitHub