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
- 以下URLにアクセス
https://github.com/kkoba619/web_app_detect_to_graph - 下図のCodeボタンをクリック
Download ZIPをクリックしてファイルをダウンロード
ダウンロードしたファイルを解凍
解答したフォルダごとGoogle Driveにアップロード
アップロード先のフォルダを開く
2.2.ファイルの実行
「Detect_ver2.ipynb」をGoogle Colaboratoryで開く
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