YOLOv8の学習モデルをGoogle Colabで作成し、Google Driveに保存する方法アノテーションの学習コード　備忘録

# 🔵 1. YOLOv8（Ultralytics）をインストール（最新版を確実に使う）
!pip install -U ultralytics

# 🔵 2. 必要なライブラリをインポート
import torch
import os
from ultralytics import YOLO

# 🔵 3. GPU が使えるか確認（速く学習できる！）
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
print(f"Using device: {device}")

# 🔵 4. ZIPファイルを解凍（データセットを展開）
!unzip -q /content/upper_anterior.v2i.yolov8.zip -d /content/dataset

# 🔍 解凍されたデータセットの中身を確認
!ls /content/dataset

# 🔍 `data.yaml` の中身を確認して、正しく設定されているかチェック
!cat /content/dataset/data.yaml

# 🔵 5. YOLOv8のセグメンテーションモデルをロード（n=軽量モデル）
model = YOLO("yolov8n-seg.pt")

# 🔵 6. モデルを学習！（データセットのパスを指定）
model.train(data="/content/dataset/data.yaml", epochs=50, imgsz=640, device=device)

# 🔵 7. 学習済みモデルの保存パスを確認（`best.pt` ができたかチェック！）
!ls /content/runs/segment/train/weights

# 🔵 8. Google Drive に `best.pt` を保存（データが消えないように！）
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

# `best.pt` を Google Drive にコピー
!cp /content/runs/segment/train/weights/best.pt /content/drive/MyDrive/best.pt

# 🔍 Google Drive に保存されたか確認
if os.path.exists("/content/drive/MyDrive/best.pt"):
    print("✅ Google Drive に `best.pt` を保存しました！")
else:
    print("⚠️ `best.pt` の保存に失敗しました！")