物体検出のYOLOv5やーる（Windows10、Python3.6、PyTorch1.5.1）

はじめに

物体検出のYOLOv5をやってみます。

開発環境

• Windows10
• Anaconda
• Python 3.6
• PyTorch 1.5.1

導入

1．ここからクローンします。

2．YOLOv5環境を作成します。

conda create -n yolov5 python=3.6
conda activate yolov5
cd yolov5

3．各ライブラリをインストールします。

先にPyTorchをインストールします。

pip install torch===1.5.1 torchvision===0.6.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

次にrequirements.txtからライブラリをインストールします。

pip install -U -r requirements.txt

実行

下記コマンドを実行し、ウェブカメラの映像を入力します。

python detect.py --source 0

SnapCameraなどにウェブカメラを占有される場合は、utils/datasets.pyのLoadStreamsクラス237行目の

cap = cv2.VideoCapture(0 if s == '0' else s)

の0のところを1などに変えてみてください。

cap = cv2.VideoCapture(1 if s == '0' else s)

Object Detection VOLOv5#Python #OpenCV #AI #DeepLearning #機械学習 #PyTorch pic.twitter.com/iWYxNdnuWi

— 藤本賢志(ガチ本)@pixivFANBOXはじめました (@sotongshi) August 6, 2020

ここから他のモデルをダウンロードし、下記の--weightsオプションでパスを指定し実行することも可能です。

python detect.py --source 0 --weights yolov5x.pt

各モデルの比較はこちらの記事YOLO V5(V3との比較有)を簡単サクッと試す！が参考になります。

スノボーとスケボー、認識できていてすごい！！

動画ファイル(昔のiPhoneで撮ったmp4)を YOLOv5に。スノボとスキーを認識してる。 #ガチラボ pic.twitter.com/w7QNicwxiJ

— まこらぎ (@makoragi) July 28, 2020

YoloV5、環境整えるのにscipyとweightを手動で入れるくらいで、まあまあすぐに動かせれた(といっても初心者な俺は2時間かかった…)。動いてよかった…
v3に比べて軽いモデルでも精度が高い。リアルタイムでもいけんことなさそうやけど、他の手法と比べてどういう場面でアドバンテージあるかはわからん pic.twitter.com/pOAPrsM4b6

— 水たまりの水を飲んだことがある桟よしお (@katapad) July 26, 2020

動画ファイル(昔のWHILLハッカソンで撮ったmp4)を YOLOv5に。WHILLが椅子認識してる @sotongshi もしっかり認識してる。
#ガチラボ #WHILL pic.twitter.com/sDJgLt6f32

— 組長＠圧 (@kumi0708) July 28, 2020

お疲れ様でした。