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YOLO

YOLOとは、画像検出および認識用ニューラルネットワークです。CベースのDarknetというフレームワークを用いて、画像や動画からオブジェクトを検出。リアルタイムでそれが何になるのかを認識し、分類することができます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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yolov8で取得したbboxの座標と確信度をペアにしたリストを作成したい

nemu19

総合スコア1

YOLO

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2023/10/28 11:39

実現したいこと

  • yolov8を使用して得た物体検出結果から、バウンディングボックスの座標と確信度をペアにしたリストを新たに作成したいです。

前提

python、機械学習ともに初心者です。
python、VScodeを使用し、上記のリストをfor文を使用して作成しようとしていたところ以下のエラーメッセージが発生しました。
無知な質問で恐縮ですが、ご教授いただけないでしょうか。

発生している問題・エラーメッセージ

IndexError: index 19 is out of bounds for dimension 0 with size 5

該当のソースコード

python

1from ultralytics import YOLO 2 3model = YOLO('yolov8s.pt') 4 5results = model('/Users/ユーザー名/Yolov8/img',project='/Users/ユーザー名/runs/detect', name='predict', exist_ok=True, save=True, save_txt=True, save_conf=True) 6 7#結果の確信度を取得 8conf = results[0].boxes.conf 9 10#結果のbboxの位置情報を取得 11xyxy = results[0].boxes.xyxy 12 13#各bboxと確信度をペアにしたリストを作成 14bbox_and_scores = [] 15i = 0 16j = 0 17for i in xyxy: 18 for j in conf: 19 xyxy[i.long()].append(conf[j.long()]) 20 bbox_and_scores.append(xyxy[i.long()]) 21 22print(bbox_and_scores)

試したこと

IndexError: tensors used as indices must be long, int, byte or bool tensors

当初はi,jに.long()はつけずに実行しましたが、その際上記のエラーメッセージが表示され、調べたところ解決法として.long()を使用している方がいらっしゃったため、現在の状況に至っています。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Windows 11
Python 3.8.18

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回答1

0

自己解決

tolistを使用してtensorをリストに変換し、ループを二重化せず単独にすると解決しました。
おそらく冗長なコードではありますが、一旦解決しましたので解決済とさせていただきます。

投稿2023/11/03 06:33

nemu19

総合スコア1

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