はじめに
YOLOv5を使って物体検出をしてみました。
こちらを参考にしました（というか、そのまんま）。
1. 開発環境
- Windows 10 + WSL2 (Ubuntu20.04)
- Python 3.8.5
- Torch 1.5.1
2. インストール
クローンします。
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
環境を準備します。
python3 -m venv yolov5
cd yolov5
source ./bin/activate
ライブラリ等をインストールします。
まずは、PyTorch。
pip install torch===1.5.1 torchvision===0.6.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
requirements.txtからもろもろインストールします。
pip install -U -r requirements.txt
最後に、weightをダウンロードします。
./weights/download_weights.sh
3. つかってみる
以下を実行すると、イメージ画像 data/images/bus.jpg の物体検出が行われます。
その結果が、runs/detect/exp*/に保存されます。（*は検出を行った回数）
python detect.py --source data/images/bus.jpg
近所の交差点で撮影した動画も物体検出してみました。
python detect.py --source town.mp4
それなりに検出できているようです。
4. さいごに
非常にお手軽に物体検出ができます。学習方法も載っていて、こちらも簡単にできました。他のバージョンのyoloと比べて軽くて速い気がします。