前回の記事の補足になります。独自データで訓練させたyolov5モデルをgoogle colab上で動かす、動作確認の方法です。
↓前回の記事
独自データでのGooglebColabでのyolov5モデルの訓練とローカルでの実行
独自yolov5モデルをcolab上で動かすので、環境構築は不要ですがwebcamからのリアルタイム検出には未対応です。
訓練でできたモデルxxxxpt.ファイルをダウンロード
ダウンロードフォルダに移動して名前の変更.
last.pt → 20220815_last.pt など自分でわかりやすいものに変更
（全角は使わない、スペースは使わない)
githubに移動
左上のOpen in Colabからgoogle colabに移動（google アカウント必要）
最初の2つのセルを実行して、動作確認（ジダンが検出されればOK)
重み付きptファイルのアップロード
yolov5フォルダ直下に20220815_last.ptをアップロード
（ファイルを左下スミにドロップするだけ、アップロードしたファイルはgoogle colabの接続が切れると削除される）
検出させたい画像（動画）のアップロード
フォルダ yolov5/data/images に検出させたい動画をアップロード
あとで動画ファイル名はシンプルが無難
detect.py セルで--source --weightの書き換えと実行
!python detect.py --source /content/yolov5/data/images/ocd.MP4
--weights /content/yolov5/20220815_last.pt
--conf 0.3
これを書き換える↓
!python detect.py --source /content/yolov5/data/images/アップロードしたファイル名.MP4
--weights /content/yolov5/アップロードした訓練済みファイル名.pt
--conf 0.3
セルを実行 検出が開始される！
yolov5/runs/detect/exp xx (←xxには複数回検出を行った場合xx回目の数字が入る）
にmp4ファイルが作成されているので(動画の場合）これを右クリックでダウンロード
