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…
— 水たまりの水を飲んだことがある桟よしお (@katapad) July 26, 2020
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
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。
— 組長＠圧 (@kumi0708) July 28, 2020
#ガチラボ #WHILL pic.twitter.com/sDJgLt6f32
お疲れ様でした。