【ITニュース解説】How to Train a YOLO Segmentation Model with MIDV500 Dataset for ID Document Detection

この解説では、IDドキュメント検出のためのYOLOセグメンテーションモデルのトレーニングについて説明する。具体的には、MIDV500データセットを使用し、Ultralyticsを用いて、データセットの取得からトレーニング、そしてドキュメント検出のためのGUIアプリケーションの作成までを解説する。

まず、MIDV500データセットは、ドキュメント検出と認識タスクのために設計されたIDドキュメントの包括的なコレクションである。このデータセットは、さまざまな国のさまざまなIDドキュメントの画像を含む。データセットは、指定されたFTPリンクからダウンロードできる。

次に、MIDV500データセットをYOLO形式に変換する必要がある。MIDV500データセットはJSONアノテーションを使用するが、YOLOは特定の形式を必要とするため、カスタムPythonスクリプトを使用してデータセットを変換する。変換スクリプトを実行する前に、必要な依存関係（ultralytics, opencv-python, numpy, tqdm, pyyaml, pillow）をインストールする必要がある。

変換スクリプトでは、画像ファイルとアノテーションファイルを読み込み、YOLO形式に合わせて変換する。具体的には、アノテーションデータを正規化し、画像内のドキュメントの四隅の座標を計算する。そして、データセットをトレーニングセットと検証セットに分割し、YOLO形式のラベルファイルを生成する。最後に、データセットの構成情報を含むYAMLファイルを作成する。

データセットの変換が成功したことを確認するために、データセットの可視化ツールを作成する。このツールを使用すると、アノテーションが正しく適用されているかどうかを視覚的に確認できる。

データセットの準備と検証が完了したら、YOLOセグメンテーションモデルをトレーニングする。トレーニングには、Pythonスクリプトを使用する方法と、YOLOコマンドラインインターフェースを使用する方法がある。Pythonスクリプトを使用すると、設定ファイルの作成などが自動化されるため、より簡単にトレーニングを開始できる。

トレーニングスクリプトでは、まず、YOLOv8セグメンテーションモデルをダウンロードする。次に、データセットのパス、エポック数、バッチサイズなどのトレーニングパラメータを設定し、トレーニングを開始する。トレーニングが完了すると、最適なモデルが保存される。

トレーニング後、モデルをONNX形式にエクスポートする。ONNX形式は、さまざまなプラットフォームでモデルを実行するために使用できる。ONNXモデルのエクスポートには、YOLOコマンドラインインターフェースを使用できる。

ONNXモデルが正しくエクスポートされたことを確認するために、テストスクリプトを実行する。このスクリプトでは、ONNXモデルをロードし、テスト画像に対して推論を実行し、結果を画像にオーバーレイして表示する。

最後に、PySide6を使用して、ドキュメント検出のためのGUIアプリケーションを作成する。GUIアプリケーションでは、画像のロード、ドキュメントの検出、結果の表示、および検出されたドキュメントの保存を行うことができる。

GUIアプリケーションは、画像の表示領域、コントロールパネル、およびステータスバーで構成される。コントロールパネルには、画像の選択、ドキュメントの検出、および結果の保存を行うためのボタンが含まれる。GUIアプリケーションでは、ドキュメント検出エンジンを使用して、画像内のドキュメントを検出する。検出されたドキュメントは、元の画像にオーバーレイとして表示され、また、矩形化された画像として表示される。

この解説を通じて、システムエンジニアを目指す初心者が、IDドキュメント検出のためのYOLOセグメンテーションモデルをトレーニングし、GUIアプリケーションを作成する方法を理解できるようになることを目指す。