yolo形式・とは？初心者が知っておくべき基本と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

はじめに

画像認識の世界にはいくつかのデータ形式があります。中でも YOLO形式 は人気が高く、物体検出の学習と推論でよく使われる代表的なフォーマットです。本記事では yolo形式・とは？ を初心者にも分かりやすく解説します。読み進めるほど基礎が固まります。

YOLO形式とは何か

YOLO とは You Only Look Once の略で、1 回の推論で画像中の全ての物体を同時に検出するアルゴリズムの家系です。yolo形式 はこのモデルが学習データを保存するための標準的なフォーマットです。画像ファイルと同じ名前のテキストファイルを作るのが基本ルールで、各物体の情報を1行ずつ記録します。

ファイル構成の基本

例えば画像が image1.jpg の場合、対応する注釈ファイルは image1.txt です。1枚の画像につき1つ以上の行が存在し得ます。行が増えるほど検出対象が増えることを意味します。

1行の意味と5つの値

YOLO形式の1行は 5つの値 で構成されます。クラスID、中心座標x、中心座標y、幅、高さを 正規化値として表現します。正規化とは、画像サイズに依存せず 0 〜 1 の範囲で値を表すことです。

データ項目	説明
class_id	検出対象のクラスを 0 から始まる整数で表します。データセットに応じてクラスの順番を決めておく必要があります。
x_center	ボックスの中心の x 座標を画像の幅で割った値。0 〜 1 の範囲です。
y_center	ボックスの中心の y 座標を画像の高さで割った値。0 〜 1 の範囲です。
width	ボックスの幅を画像の幅で割った値。0 〜 1 の範囲です。
height	ボックスの高さを画像の高さで割った値。0 〜 1 の範囲です。

具体例

例えばクラスIDが0で、中心が (0.5, 0.5)、幅が 0.3、高さが 0.4 のとき、image1.txt には次のように記述します。0 0.5 0.5 0.3 0.4

なぜ YOLO 形式が人気なのか

YOLO形式は座標を正規化しているため、画像のサイズが異なっても同じモデルを使い回しやすいのが特長です。小さな画像でも扱いやすく、推論速度が速い点が魅力です。リアルタイム検出やエッジ機器での実装にも向いています。

データの準備と変換のコツ

YOLO形式へ変換するには、既存のデータとアノテーション情報を読み取り、上記の5つの値へ変換します。VOC形式や COCO形式から変換するツールがあり、GUI ツールの labelImg や自動変換スクリプトを活用すると作業が楽になります。変換時にはクラス名とクラスIDの対応を必ず確認しましょう。

実務での活用例

初学者は自分のデータセットを作成し、まずは YOLO形式 に統一します。その後 Darknet、PyTorch、TensorFlow など、複数の実装で学習と検証を繰り返すのがおすすめです。推論時には画像と同名の txt ファイルが読み込まれ、検出結果が再現性高く出力されます。

よくある誤解と注意点

1つの画像に複数の物体がある場合、それぞれの物体ごとに新しい行が追加されます。クラスIDの重複や座標の計算ミスに注意しましょう。ボックスの中心座標を間違えると検出結果がずれてしまうので、座標の意味を理解して正しく計算することが大切です。

まとめ

yolo形式・とは？を理解する鍵は、各画像ごとに複数のボックス情報を 5つの数値で表し、画像サイズに依存せず扱える点です。初めての人はサンプルデータを手元で再現して練習を重ね、クラスを追加する際には新しいクラスIDを適切に割り当てて管理することを忘れないでください。

yolo形式の同意語

YOLO形式: 物体検出のアノテーションで使われる標準的な表現。各検出は中心座標(x, y)と幅(height)と高さ(width)を正規化した4値で表現し、ラベルファイルには class_id と 4値が1行ずつ並びます。
YOLOフォーマット: YOLOで用いられるアノテーションの表現。1行につきクラスIDと正規化された中心座標と幅・高さが記述され、画像サイズで0〜1の範囲に正規化します。
YOLOアノテーション形式: YOLOで用いるラベルの記述形式。各行にクラスIDと正規化された中心(x, y)とサイズ(width, height)を並べて表します。
You Only Look Once形式: 正式名称を英語表記にした同義。YOLO形式と同じアノテーション表現を指します。
You Only Look Onceフォーマット: You Only Look Once のフォーマット表現。クラスIDと正規化された中心座標とサイズを用いる点はYOLO形式と同一です。
Yolo形式: YOLOの別表記。物体検出のアノテーションを中心点・サイズの正規化4値で記述する形式を指します。
Yoloフォーマット: Yoloとして使われるアノテーションフォーマット。各行は class_id x_center y_center width height の順で正規化値を記述します。
YOLOラベル形式: ラベルファイルの形式としてのYOLO表現。1行につきクラスIDと正規化された中心座標・サイズを並べて保存します。
YOLOデータ形式: 物体検出データの表現形式のひとつ。YOLO系のアノテーションを指す言い換えとして用いられることがあります。
YOLOスタイルのアノテーション: YOLO系のアノテーション方法を指す表現。中心点とサイズを正規化して保存するスタイルです。
You Only Look Onceアノテーション形式: 英語名の完全表記を用いた同義。YOLOアノテーションと同じ意味を持ちます。

yolo形式の対義語・反対語

保守的な生き方: 危険や冒険を避け、安定と安全を最優先にする生き方。リスクを抑え、計画的に行動する傾向。
安全第一の生き方: 危険を極力避け、健康と安全を最優先にする考え方。新しい体験より安心を選ぶことが多い。
計画性重視の生活: 事前に計画を立て、衝動的な行動を避ける。長期の安定を重視する。
慎重派の生き方: 判断や行動を慎重に進め、リスクを最小限にする姿勢。
現実主義の生き方: 理想より現実的な制約を重視し、実現可能性を優先する。
長期志向の生き方: 短期の快楽より、長期的な目標達成や資産形成を優先する。
安定志向の生き方: 変化より安定を重視し、安定した環境や収入を求める。
貯蓄重視のライフスタイル: 消費を抑え、貯蓄・資産形成を最優先にする。
規律正しい生活: 自己管理を徹底し、ルールに従って着実に生活する。
計画通りに動く生活: 予定どおり動くことを最優先にし、柔軟性を抑える。
衝動抑制型のライフスタイル: 欲望や衝動を抑え、冷静に判断することを重視する。
リスク回避的なライフスタイル: 未知のリスクを避け、安全と安定を最優先にする。

yolo形式の共起語

バウンディングボックス: 対象物を囲む矩形の枠のこと。YOLO形式ではこの枠を1行につき1つ表し、クラスIDと座標情報を並べて記述します。
アノテーション: 画像内の物体の位置とクラス情報を記録したデータ。YOLO形式では画像ごとに対応するテキストファイルに行単位で表現します。
座標: バウンディングボックスの位置情報の総称。YOLO形式では中心座標と幅・高さを使います。
x_center: バウンディングボックスの中心のx座標。画像幅で割って0〜1に正規化した値を使います。
y_center: バウンディングボックスの中心のy座標。画像高さで割って0〜1に正規化した値を使います。
width: バウンディングボックスの幅。画像幅で割って0〜1に正規化した値を使います。
height: バウンディングボックスの高さ。画像高さで割って0〜1に正規化した値を使います。
正規化: 座標値を0〜1の範囲に正規化して表現する方式。YOLO形式の標準です。
相対座標: 正規化された座標の別称。絶対ピクセル値ではなく画像サイズに対する比率で表します。
クラスID: 各物体のクラス番号。1行目にはこの値が先頭に来ます。
クラス名 / names.txt: クラスIDとクラス名を対応づけるファイル。YOLOトレーニングでは names.txt や classes.txt が使われます。
ラベルファイル: 画像ごとに対応する .txt ファイルのこと。1ラインにつき1つの物体情報を記述します。
Darknet / YOLOフレームワーク: YOLOの元となるDarknet系のフレームワークや実装群。YOLO形式はこのフレームワークで読み込まれることが多いです。
YOLOバージョン: YOLOの派生・改良版。代表的には v1, v2, v3, v4, v5, v7, v8 などがあります（仕様はバージョンごとに異なる点があります）。
アノテーションツール: ラベル付けに使う道具。例として LabelImg, CVAT, Roboflow, Label Studio などがあり、YOLO形式のテキスト出力に対応するものを選びます。
データセット: 画像と対応するラベル情報の集合。トレーニング・検証・テストに分割して用います。
IoU (Intersection over Union): 検出されたボックスと正解のボックスの重なり度合いを測る指標。検出精度の評価で重要です。
mAP (mean Average Precision): 物体検出の総合的な評価指標。各クラスのAPを平均した値で、検出性能を総合的に評価します。
非最大抑制 (NMS): 重複して検出されたボックスを一つに絞り込む処理。検出結果を見やすくするために使います。
アンカーボックス: 予測するボックスの事前定義サイズ。YOLOではこのサイズを基準にボックスを予測することがあります。
グリッドセル: 画像を格子状に分割したセル。YOLOは各セルごとにボックスを予測します。
推論 / Inference: 学習済みモデルを用いて新しい画像から物体を検出する段階。YOLOの実装でもこの段階で検出結果が得られます。
データ拡張 (Mosaic など): 学習データの多様性を増やすための前処理手法。YOLOv4 以降で導入されたことが多いです。
1行につき1物体: ラベルファイルの基本単位。1つの物体情報は1行として表記します。
1画像あたりの行数: 画像に含まれる物体の数だけラベルファイルの行が増えます。複数物体に対応します。
ラベルファイルの拡張子: .txt が一般的。対応する画像ファイルと同名で保存します。
画像ファイル拡張子: .jpg, .png など。YOLOの学習データセットでは画像ファイルとして用意します。
同名ファイルの対応: 画像ファイルと同名の .txt ラベルファイルが同じフォルダ内に存在するのが基本形です。
複数物体の同一画像対応: 1枚の画像に複数の物体が存在する場合、ラベルファイルには複数行が記述されます。