PyTorch + YOLO v3導入

導入

https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3
に従って進める
git clone https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3.git

重みファイル(yolov3.weights)をここから落としてきて、pytorch-yolo-v3フォルダに入れる。または、
$ cd pytorch-yolo-v3 $ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

環境インストール

pip install pandas

PyTorchのインストール

pip install torch
失敗。

https://pytorch.org/
で、自分の環境にあったインストール方法を指南してもらう

自分の環境(GPUなし)では
pip install torch==1.5.0+cpu torchvision==0.6.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

デモ実行

imgsフォルダにある画像の検知デモ

python detect.py
を実行

結果(一部)

(略)git\pytorch-yolo-v3\imgs\person.jpg predicted in  0.568 seconds
Objects Detected:    person dog horse
----------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "detect.py", line 234, in <module>
    output = torch.cat((output,prediction))
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 8 and 86 in dimension 1

最後の scream.jpg (ムンクの叫び)は検知されず、エラーが出た。
このコードでは、ただ名前が列挙されるだけ。

PCカメラによるデモ

python cam_demo.py
すると、PC搭載のカメラを使って物体認識デモができる。
(qを押すと終了)

携帯画面の中の写真を見せてみた例

自分のPCはCPU core-i7。
5-6 FPS程度のスピードで検知可能。
すごい。