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okra) のインスタンスセグメンテーションを行う。okra11n-seg.pt（前世代 V4, YOLO11n-seg 系）から100 epoch追加学習task: segment）nc: 1 — ['okra']| 指標 | Box | Mask |
|---|---|---|
| Precision | 0.953 | 0.955 |
| Recall | 0.911 | 0.913 |
| mAP50 | 0.956 | 0.963 |
| mAP50-95 | 0.853 | 0.804 |
| 項目 | 値 |
|---|---|
| epochs | 100 |
| imgsz | 640 |
| batch | 16 |
| optimizer | AdamW |
| lr0 | 1e-4 |
| lrf | 0.01 |
| weight_decay | 5e-4 |
output/okra_finetune_v5/args.yaml、学習曲線は output/okra_finetune_v5/results.csv および各種 PNG を参照。1from ultralytics import YOLO
2from huggingface_hub import hf_hub_download
3
4# best.pt を取得（推論には best.pt を推奨）
5weights = hf_hub_download(
6 repo_id="Kota0612/okra11n-seg-v5",
7 filename="output/okra_finetune_v5/weights/best.pt",
8)
9model = YOLO(weights)
10
11results = model.predict("okra.jpg", imgsz=640, conf=0.25)
12results[0].show()output/okra_finetune_v5/weights/best.pt — 推論用（best チェックポイント）output/okra_finetune_v5/weights/last.pt — 最終エポックoutput/okra_finetune_v5/ — 学習ログ・評価曲線・混同行列・可視化バッチdataset/ — 学習/検証/テスト用データセット（data.yaml は元環境の絶対パス）*.py — 学習・検証・実写テスト用スクリプトmodel/okra11n-seg.pt — ベースとした前世代の重み