より高速な物体検出モデルを使いたい！！
かんたんに使える物体検出モデル、家電と同じで、どうせなら一番新しくていいやつを選びたいじゃないですか。
Yolov7〜高速物体検出シリーズの新しいバージョンでました、２０２２夏〜
Yolov5より１２０％高速とのこと。
【オリジナル・リポジトリより】
使い方
学習済みモデルによる推論
python detect.py --weights yolov7.pt --conf 0.25 --img-size 640 --source inference/images/horses.jpg
sourceには画像パス、もしくは画像フォルダ・パス、もしくは0（Webカメラ）を指定します。
ColabのGPUで0.057sで推論できました。
学習
python train.py --workers 8 --device 0 --batch-size 32 --data data/coco.yaml --img 640 640 --cfg cfg/training/yolov7.yaml --weights '' --name yolov7 --hyp data/hyp.scratch.p5.yaml
モバイル・デバイスでの使用
リポジトリには、TorchScript、ONNX、CoreMLへのエクスポート・スクリプトがあり、かんたんにモバイル形式に変換して、アプリで使えます。
python models/export.py --weight yolov7.pt
僕がCoreMLに変換したモデルはこちら（NMSつき）
オリジナル・データでトレーニングして、便利なアプリを作りましょう！
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Core MLやARKitを使ったアプリを作っています。
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