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3. 学習を行う
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次に、先程作成したアノテーション付き画像を学習させ、学習結果のモデルファイルを出力します。
学習はGoogle Colab上で行います。

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Google Colabについて
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| Google Colab は、ブラウザから Python を実行できるサービスです。Googleのサーバ上で動作するもので、Googleアカウントがあれば基本無料で使えます。
| 特徴はGPU環境が用意されていることで、これによって自分で環境を用意しなくても、高速な学習を行うことができます。

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akari_yolo_trainingのClone
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| akari_yolo_trainingをgitからcloneします。
| **webコンソール上からはcloneせず、Ubuntu上でのcloneを実施してください！**

.. code-block:: bash

   git clone https://github.com/AkariGroup/akari_yolo_training.git

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学習前の準備
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| Google Colabでの学習をするためには、:doc:`annotation` で作成した画像とアノテーションファイルをGoogleドライブに保存する必要があります。
| 下記の手順に沿って実行してください。

1. Googleドライブをブラウザから開きます。
2. Googleドライブ上でマイドライブを右クリックし、「新しいフォルダ」を選択し `object_detection` というフォルダを作ります。
3. `object_detection` の中に `images` というフォルダを作ります。
4. `images` の中に `train` というフォルダと `test` というフォルダを作ります。
5. `train` フォルダの中に、:doc:`annotation` で準備した画像ファイル(.jpg)とアノテーションファイル(.txt)、識別する物体のクラス情報が入った `class.txt` を全部入れます。画像もアノテーションファイルもラベルごとにフォルダ分けせず、train直下にまとめて置きます。
6. `test` フォルダの中に、テスト用の画像を数枚入れます。こちらはアノテーションファイルは必要ありません。学習結果の確認のための最終テストをするのに用います。

.. image:: ../../images/custom_object_detection/train_directory_02.jpg
   :width: 800px

| 以上でGoogleドライブの準備は完了です。

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Google Colabで学習をする
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..
   TODO(Yamamoto):
   git アカウントがオープンソース化してからは、下記リンクからのアクセスに差し替え。
   .. raw:: html

      <h3>学習用リンク <a href="https://colab.research.google.com/github/AkariGroup/akari_object_detection/blob/main/3_training/training_mobilenet_akari.ipynb" target="_blank"><img alt="Open In Colab" src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg"/></a></h2>

   | 学習は上の `Open in colab` のリンク先からGoogle Colabを開いて行います。

| 下記リンクからGoogle Colabにアクセスします。
| https://colab.research.google.com/?hl=ja
| 「ファイル」→「ノートブックを開く」→「アップロード」から `akari_yolo_training/yolov7_training_akari.ipynb` を選択します。

.. image:: ../../images/custom_object_detection/colab_open.jpg
   :width: 800px

| 後は順番にコードを実行していくことで、学習済みのpytorchモデル(.pt)をダウンロードすることができます。

.. image:: ../../images/custom_object_detection/colab_play.jpg
   :width: 800px

| 手順はリンク先のGoogle Colab内に書かれているので、それに沿ってください。
| 次は、このpytorchモデルをOAK-Dで使えるモデルファイルへ変換します。

:doc:`convert_model` へ進む

:doc:`annotation` へ戻る