YOLOv5をJetson Nano2G(4G)で動かして、物体を検知するから応用まで その4

[YOLOv5をJetson Nano2G(4G)で動かして、物体を検知するから応用まで　その3]
(https://qiita.com/ShimoyamaAi/items/7e44d07bc4b98d7ee055)
の続きです

今回、いよいよYOLOv5に取り掛かり導入から実行を行います

###更新履歴
2021年10月　初版

##5.YOLOv5導入
まずはcloneします

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5

YOLOV5フォルダ内の
requirements.txt　を編集します

# pip install -r requirements.txt

# Base ----------------------------------------
#matplotlib>=3.2.2
#numpy>=1.18.5
#opencv-python>=4.1.2
Pillow>=7.1.2
#PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
#torch>=1.7.0
#torchvision>=0.8.1
#tqdm>=4.41.0

# Logging -------------------------------------
#tensorboard>=2.4.1
# wandb

# Plotting ------------------------------------
#pandas>=1.1.4
#seaborn>=0.11.0

# Export --------------------------------------
# coremltools>=4.1  # CoreML export
# onnx>=1.9.0  # ONNX export
# onnx-simplifier>=0.3.6  # ONNX simplifier
# scikit-learn==0.19.2  # CoreML quantization
# tensorflow>=2.4.1  # TFLite export
# tensorflowjs>=3.9.0  # TF.js export

# Extras --------------------------------------
# albumentations>=1.0.3
# Cython  # for pycocotools https://github.com/cocodataset/cocoapi/issues/172
# pycocotools>=2.0  # COCO mAP
# roboflow
#thop  # FLOPs computation

matplotlibをapt-getします

sudo apt-get install python3-matplotlib

ライブラリをインストールします

pip install -r requirements.txt

##6.YOLOv5実行

--source　の後に対象を指定します

python detect.py --source 0  # webcam
                            file.jpg  # image 
                            file.mp4  # video
                            path/  # directory
                            path/*.jpg  # glob
                            'https://youtu.be/NUsoVlDFqZg'  # YouTube
                            'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP stream

###参考　主な引数の詳細

    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='model path(s)')
    parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')
    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[640], help='inference size h,w')
    parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold')
    parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold')
    parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results')
    parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
    parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
    parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes')
    parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos')
    parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3')
    parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS')
    parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
    parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')
    parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models')
    parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name')
    parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name')
    parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')

どうでしょうか？
実際に動くところは確認できましたか？

[次は、人物トラッキングをJetson Nanoで行います]
(https://qiita.com/ShimoyamaAi/items/e4f90d58da7fea3cd43e)