Python>Flask:YOLOV5を活用した物体検出アプリの作成 (1)Google Colaboratoryの利用

1.概要

FlaskとYOLOV5を使って、物体検出を行うwebアプリを作成した。
(1)「ファイル選択」でjpgまたはmp4ファイルを選択して「送信」)
(2) 物探検出結果をグラフとgifで出力

以下3つの環境での立ち上げを紹介する。

• Google Colaboratory環境でのWebアプリの立ち上げ【今回紹介】
• Local環境でのwebアプリの立ち上げ
• herokuへのWebアプリのデプロイ(作成中)

2.Google Colaboratory環境でのWebアプリの立ち上げ

2.1.ファイルの準備

1. 以下URLにアクセス
   
   https://github.com/kkoba619/web_app_detect_to_graph

2. 下図のCodeボタンをクリック

3. Download ZIPをクリックしてファイルをダウンロード
   

4. ダウンロードしたファイルを解凍

5. 解答したフォルダごとGoogle Driveにアップロード
   

6. アップロード先のフォルダを開く

2.2.ファイルの実行

1. 「Detect_ver2.ipynb」をGoogle Colaboratoryで開く
   

2. コードを上から順に実行する
   
   (1) GoogleDriveをマウント

(2) パスは「5.」で置いたGoogleDrive上に置いたフォルダのパス(※)を上書きする(下の赤線箇所の2か所)

※ フォルダのパスは以下の画面操作でコピーして取得する

(4) 自身のngrokのtokenを「xxxxxxx」から置き換え (22/01/05追加)

tokenの取得については以下をご参照ください。

(5) 最後のコードを実行したあとに出てくるリンクをクリックしてアクセス(操作方法は「1.概要」(1),(2)ご参考)

(6)**【Webアプリ終了時】**Webアプリの使用後は□ボタンをクリックして動作を停止。

以上