yolov5をWindows10のAnacondaで簡単に試したのでメモ。

仮想環境の構築

$ conda create -n py39_yolov5 python=3.9

仮想環境にログイン

$ conda activate py39_yolov5

作業用ディレクトリを作成

これは必要に応じて

mkdir yolov5_src
cd yolov5_src

yolov5のソースをclone

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

# ディレクトリを移動しておく
$ cd yolov5

必要なモジュールのインストール

$ pip install -r requirements.txt

サンプルの認識

$ python detect.py --source data/images/bus.jpg --conf 0.5 --weights yolov5s.pt

結果

detect: weights=['yolov5s.pt'], source=data/images/bus.jpg, data=data\coco128.yaml, imgsz=[640, 640], conf_thres=0.5, iou_thres=0.45, max_det=1000, device=, view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, visualize=False, update=False, project=runs\detect, name=exp, exist_ok=False, line_thickness=3, hide_labels=False, hide_conf=False, half=False, dnn=False
YOLOv5  v6.1-105-gd257c75 torch 1.11.0+cpu CPU

Fusing layers...
YOLOv5s summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients
image 1/1 D:\xxx\yolov5\data\images\bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, Done. (0.130s)
Speed: 0.0ms pre-process, 130.0ms inference, 1.0ms NMS per image at shape (1, 3, 640, 640)
Results saved to runs\detect\exp5

runs\detect\exp5に画像があるとのこと

こんな感じ

非常に簡単に試せますね
ちなみに、detectの際、sourceを0でカメラからの画像を認識できます

python detect.py --source 0

\runs\detect\expに、mp4が保存されています

coco128.yamlでReaderErrorが発生する場合

～
\yaml\reader.py", line 143, in check_printable
    raise ReaderError(self.name, position, ord(character),
yaml.reader.ReaderError: unacceptable character #x0080: special characters are not allowed
  in "data\coco128.yaml", position 227

coco128.yamlをutf8からsjisで保存しなおします
- yolov5\data\coco128.yaml
  - YOLOv5の文字の後にロケットのような文字があればそれを削除して保存