はじめに
本記事ではYOLOv5という物体検出アルゴリズムを用いてりんごの成熟度を判断する（分類する）AIを作ってみたというお話です。画像や動画、カメラからの入力データに対し、りんごの成熟度を瞬時に判断してくれるAIを作ってみました。実際の収穫作業の際に使うには画像でしか動かないアルゴリズムでなく、リアルタイムに動作するAIにしたくYOLOを活用して取り組んでみました。動作イメージは以下の通りです。
画像
動画
リアルタイム
この記事は「YOLOv5を使って何か面白いことに取り組んでみたい！」、「YOLOv5を実際に動かしてみたい！」と思う方に向けて書いてみました。玄人の方には退屈な記事かもしれません。
目次
- 物体検出とは
- YOLOv5とは
- 検出対象物
- 画像集め
- 分類方法
- 教師データ作り
- 実装
- おわりに
物体検出とは
物体検出とは動画像内の中から特定の物体が存在するかどうかを検出し、存在する場合には各物体の位置と範囲を推論する技術のことです。自動運転や検温システムなどに使われている技術ですね。イメージ画像は以下の通りです。
YOLOv5とは
まず、YOLO（You Only Look Once）についてですが、これはRedmon(2016)により提案された深層学習を活用した物体検出アルゴリズムです。詳しいアルゴリズムに関しての説明は省きますが、他の物体検出アルゴリズムと異なる特徴としてメリットデメリットを簡単に以下に記載します。
メリット
- 処理が高速でリアルタイムに物体検出が可能
- 背景の誤検出に強い
デメリット
- 小さい物体の検出が不得意
- 最先端のアルゴリズムと比べると若干精度が劣る
YOLOv5は2020年6月9日にGlenn Jocherによりリリースされた2022年2月16日現在YOLOの最新アルゴリズムです。今までのYOLOよりも認識精度が高くなっているようです。
検出対象物「サンふじ」
今回はりんごの「サンふじ」を対象に成熟度判断システムを作ってみることにします。というのも家族にリンゴ農家がおり、そこで育てているので、画像データを集めやすいというのが理由です。ちなみに「サンふじ」とは「ふじ」という日本でリンゴ生産量50％以上を誇る最もメジャーな品種のうち無袋栽培（袋をかぶせず栽培する）で作られたもののことを言います。以下サンふじの収穫間際の画像です。
画像集め
YOLOを使って物体検出モデルを作るのにはそれなりに画像を集める必要があります。未成熟から成熟までの様々な成熟度のりんごの画像を集めるために8月～11月までの期間で、様々な光条件画像でりんごの画像を集めるために朝～夕方、曇り・晴れなど条件を変え画像を収集しました。効率よく画像を集めるために手元のスマホ（iPhoneX）で動画としてりんごを撮影し、プログラムで動画から画像を切り出すことで手早く大量の画像を集めました。使用したプログラムは以下に記載します。このプログラムの参考はこちらです。
import cv2
import numpy as np
def m_slice(path, dir, step, extension):
movie = cv2.VideoCapture(path) # 動画の読み込み
Fs = int(movie.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 動画の全フレーム数を計算
path_head = dir + '\out_'
ext_index = np.arange(0, Fs, step) # 静止画を抽出する間隔
for i in range(Fs - 1):
flag, frame = movie.read()
check = i == ext_index
if flag == True:
if True in check:
if i < 10:
path_out = path_head + '0000' + str(i) + extension
elif i < 100:
path_out = path_head + '000' + str(i) + extension
elif i < 1000:
path_out = path_head + '00' + str(i) + extension
elif i < 10000:
path_out = path_head + '0' + str(i) + extension
else:
path_out = path_head + str(i) + extension
cv2.imwrite(path_out, frame)
else:
pass
else:
pass
return
m_slice('動画へのパス', '保存するフォルダへのパス', 20, '.png')
こんな感じで効率よく画像を集めてました。その後データ量が多いことが発覚しました。まあiPhoneXの画質が思っていたより良かった（解像度：1920×1080）ことが原因ですね。これを縦横ともに1/3することにしました。以下にそのプログラムを記載します。
import cv2
import glob
files = glob.glob("画像が保存されているフォルダへのパス")
for i, file in enumerate(files):
img = cv2.imread(file)
height = img.shape[0]
width = img.shape[1]
img_reshape = cv2.resize(img, (int(width/3), int(height/3)))
img_path = "保存したいフォルダへのパス" + "/reshape{}.png".format(i)
cv2.imwrite(img_path,img_reshape)
これで画像を一括でダウンサイズすることができました。そしてこの後使えなさそうな画像を手動で削除していきました。使えない画像というのはりんごが写っていない画像やブレがひどい画像、暗すぎてりんご成熟度が判別できない画像、カビや腐食などがひどい画像などです。これでひとまずYOLOを作成するための画像集めは終了です。
分類方法
成熟度に応じてりんごを分類する方法なのですが、今回は農林水産省果実試験場が提供している「ふじ 表面色カラーチャート」に沿って目視で分類をしました。(なので教師データに多少の間違いがある可能性がありますが...）このカラーチャートに沿って各りんごの成熟度をlevel1~level6までに分類している様子が以下の通りです。
こんな感じで集めたリンゴ画像に対し教師データを作っていきます。
教師データ作り
YOLOで物体検出モデルを作るにはアノテーションファイルと呼ばれる教師データが必要です。なので作ります。[物体のクラス 中心のx座標 中心のy座標 width height]が記載されたtxtファイルを各画像につき用意します。おそらくこれが最も骨の折れる作業となります。このtxtファイルの作り方についてですがLabelImgというアノテーションソフトを活用しました。これを活用し、画像一枚一枚にアノテーションファイルを作ります。
まず、LabelImgからwindows_v1.8.1.zipというフォルダをダウンロードし、zipファイルを解凍します。その後、/windows_v1.8.1/data/predefined_classes.txtファイルを開き編集します。元は
dog
person
cat
tv
car
meatballs
marinara sauce
tomato soup
chicken noodle soup
french onion soup
chicken breast
ribs
pulled pork
hamburger
cavity
となっていると思いますが、これを検出したいクラスの名前に変えます。今回はりんごの生育度6つなので、
level1
level2
level3
level4
level5
level6
とします。その後、labelImg.exeを開きます。そしてソフト左のOpen Dirボタンを押し、りんご画像が保存されているフォルダを開きます。ソフト左のChange Save Dirボタンを押し、同じディレクトリが指定されていることを確認します（異なる場合ディレクトリを同じにしてください）。
次にソフト左の中央のボタンがPascalVOCもしくはYOLOになっているになっていると思うのでこれをYOLOにします（PascalVOCのままだとtxtではなくxmlで保存されてしまいます)。これであとは左のCreate\nRectBoxボタンを押してどんどん画像中の物体のラベル付けをしていきましょう！
こんな感じで画像一枚一枚に対しラベルを付けていきます。大変です...
実装
手持ちのGPU非搭載のPCではYOLOを作るのは厳しいだろうと思い、Google Colaboratory ProのGPU環境で学習を行いました。（おそらくGoogle ColaboratoryのGPU環境でも動かせます。）実装したコードを記載していきます。
その前にYOLOv5を動作させるためのフォルダを作っていきます。名前はringoとしておきます。ringo以下にtrain,test,valのフォルダとringo.yamlというファイルを作りました。ringo.yamlというファイルには以下の内容を記載しました。yamlファイルとはYOLOv5を動かす際の設定ファイルのことですね。
#train,test,valのパスを指定している。
train: /content/drive/My Drive/ringo/train
val: /content/drive/My Drive/ringo/val
test: /content/drive/My Drive/ringo/test
# 検出するクラスの数
nc: 6
# 検出する各クラスの名前
names: ["level1", "level2", "level3", "level4", "level5", "level6"]
これで設定はできました。train,test,valのフォルダに今まで集めた画像とアノテーションファイルを適当に分割して入れていきます。私は以下の通りにプログラムを作り、train,test,valに分割して入れました。
import glob
import os
import random
import shutil
import numpy as np
def split_data(folder,savefolder,train_rate,val_rate):
imgs = glob.glob(os.path.join(folder,"*.png"))
txts = glob.glob(os.path.join(folder,"*.txt"))
imgs_index = np.array(range(len(imgs)))
imgs_index_shuffle = np.random.permutation(imgs_index) #適当にシャッフルする
n = len(imgs)
train_n = int(n * train_rate)
val_n = int(n * val_rate)
test_n = n - train_n - val_n
print(train_n,test_n,val_n)
for i, index in enumerate(imgs_index_shuffle):
img_path = imgs[index]
txt_path = txts[index]
img_name = img_path.split("\\")[1]
txt_name = txt_path.split("\\")[1]
print(img_name,txt_path)
if i < train_n:
shutil.copyfile(img_path, savefolder + f"/train/{img_name}")
shutil.copyfile(txt_path, savefolder + f"/train/{txt_name}")
elif train_n <= i < train_n + val_n:
shutil.copyfile(img_path, savefolder + f"/val/{img_name}")
shutil.copyfile(txt_path, savefolder + f"/val/{txt_name}")
else:
shutil.copyfile(img_path, savefolder + f"/test/{img_name}")
shutil.copyfile(txt_path, savefolder + f"/test/{txt_name}")
split_data("pngとtxtが入っているフォルダ","./ringo",0.7,0.1)
このプログラムではtrain:val:test=7:1:2に分割していますが、引数を調節すれば割合の変更は可能です。
これでringoというフォルダにtrain,test,valという画像とアノテーションデータが入ったフォルダ、ringo.yamlという設定ファイルを作ることができました。
画像データが少なめだったのでtrainデータの拡張(Data Augumentation)を行いました。Data Augumentationには回転・移動・反転など様々ありますが、今回は画像反転（左右・上下・左右上下）を行いました。(ちなみに反転処理は画像の対称性を考慮する必要のない場合のみ有効です。りんごは枝の上側にも実がなることもあるので今回は上下反転も大丈夫だと判断しました。）実装したプログラムは以下の通りです。
import shutil
import cv2
folder = "./ringo/train"
pngnames = glob.glob(folder + "/*png")
txtnames = glob.glob(folder + "/*txt")
for i in range(len(pngnames)):
full_pngname = pngnames[i]
full_txtname = txtnames[i]
pngname = full_pngname.split("\\")[1]
txtname = full_txtname.split("\\")[1]
print(pngname)
img = cv2.imread(full_pngname)
img_flip_ud = cv2.flip(img, 0)
cv2.imwrite("./ringo/train/"+"joge_"+pngname, img_flip_ud)
img_flip_lr = cv2.flip(img, 1)
cv2.imwrite("./ringo/train/"+"sayu_"+pngname, img_flip_lr)
img_flip_ud_lr = cv2.flip(img, -1)
cv2.imwrite("./ringo/train/"+"jogesayu_"+pngname, img_flip_ud_lr)
with open(full_txtname) as f:
anns = f.readlines()
print(anns)
sayu_ann_list = []
joge_ann_list = []
jogesayu_ann_list = []
for ann in anns:
ann = ann[:-1]
cat = ann[0]
center_x = ann.split(" ")[1]
center_y = ann.split(" ")[2]
width = ann.split(" ")[3]
height = ann.split(" ")[4]
sayu_center_x = 1 - float(center_x)
sayu_center_y = float(center_y)
joge_center_x = float(center_x)
joge_center_y = 1 - float(center_y)
jogesayu_center_x = 1 - float(center_x)
jogesayu_center_y = 1 - float(center_y)
sayu_ann_list.append(cat+" "+str(sayu_center_x)+" "+str(sayu_center_y)+" "+str(width)+" "+str(height))
joge_ann_list.append(cat+" "+str(joge_center_x)+" "+str(joge_center_y)+" "+str(width)+" "+str(height))
jogesayu_ann_list.append(cat+" "+str(jogesayu_center_x)+" "+str(jogesayu_center_y)+" "+str(width)+" "+str(height))
with open("./ringo/train/"+"sayu_"+txtname, mode='w') as f:
for sayu_ann in sayu_ann_list:
f.write(sayu_ann+"\n")
with open("./ringo/train/"+"joge_"+txtname, mode='w') as f:
for joge_ann in joge_ann_list:
f.write(joge_ann+"\n")
with open("./ringo/train/"+"jogesayu_"+txtname, mode='w') as f:
for jogesayu_ann in jogesayu_ann_list:
f.write(jogesayu_ann+"\n")
print(folder,"完了")
これでtrainデータを4倍に増やすことができました。
いよいよ実装に取り掛かります。
その前に、YOLOv5をダウンロードしてGoogle ColaboratoryのMyDrive直下に置いときます。また、ringoフォルダもMyDrive直下に置いときます。画像が大量にあるとアップロードに時間がかかるかもしれません。そしてGoogle Colaboratoryでipynbファイルを作り実装していきます。
#環境構築をする
!pip install -r /content/drive/MyDrive/yolov5/requirements.txt
#カレントディレクトリを移動
%cd /content/drive/MyDrive/yolov5
#いざ学習！！
!python train.py --batch 32 --epochs 80 --data '/content/drive/My Drive/ringo/ringo.yaml' --name ringo
train: weights=yolov5s.pt, cfg=, data=/content/drive/My Drive/20211218_ringo/ringo.yaml, hyp=data/hyps/hyp.scratch.yaml, epochs=80, batch_size=32, img_size=[640, 640], rect=False, resume=False, nosave=False, notest=False, noautoanchor=False, evolve=None, bucket=, cache_images=False, image_weights=False, device=, multi_scale=False, single_cls=False, adam=False, sync_bn=False, workers=8, project=runs/train, entity=None, name=ringo, exist_ok=False, quad=False, linear_lr=False, label_smoothing=0.0, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, save_period=-1, artifact_alias=latest, local_rank=-1
github: skipping check (not a git repository), for updates see https://github.com/ultralytics/yolov5
YOLOv5 🚀 2022-1-5 torch 1.10.0+cu111 CUDA:0 (Tesla T4, 15109.75MB)
hyperparameters: lr0=0.01, lrf=0.2, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=0.05, cls=0.5, cls_pw=1.0, obj=1.0, obj_pw=1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0
tensorboard: Start with 'tensorboard --logdir runs/train', view at http://localhost:6006/
wandb: Install Weights & Biases for YOLOv5 logging with 'pip install wandb' (recommended)
Overriding model.yaml nc=80 with nc=6
from n params module arguments
0 -1 1 3520 models.common.Focus [3, 32, 3]
1 -1 1 18560 models.common.Conv [32, 64, 3, 2]
2 -1 1 18816 models.common.C3 [64, 64, 1]
3 -1 1 73984 models.common.Conv [64, 128, 3, 2]
4 -1 1 156928 models.common.C3 [128, 128, 3]
5 -1 1 295424 models.common.Conv [128, 256, 3, 2]
6 -1 1 625152 models.common.C3 [256, 256, 3]
7 -1 1 1180672 models.common.Conv [256, 512, 3, 2]
8 -1 1 656896 models.common.SPP [512, 512, [5, 9, 13]]
9 -1 1 1182720 models.common.C3 [512, 512, 1, False]
10 -1 1 131584 models.common.Conv [512, 256, 1, 1]
11 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest']
12 [-1, 6] 1 0 models.common.Concat [1]
13 -1 1 361984 models.common.C3 [512, 256, 1, False]
14 -1 1 33024 models.common.Conv [256, 128, 1, 1]
15 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest']
16 [-1, 4] 1 0 models.common.Concat [1]
17 -1 1 90880 models.common.C3 [256, 128, 1, False]
18 -1 1 147712 models.common.Conv [128, 128, 3, 2]
19 [-1, 14] 1 0 models.common.Concat [1]
20 -1 1 296448 models.common.C3 [256, 256, 1, False]
21 -1 1 590336 models.common.Conv [256, 256, 3, 2]
22 [-1, 10] 1 0 models.common.Concat [1]
23 -1 1 1182720 models.common.C3 [512, 512, 1, False]
24 [17, 20, 23] 1 29667 models.yolo.Detect [6, [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]], [128, 256, 512]]
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/functional.py:445: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at ../aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2157.)
return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]
Model Summary: 283 layers, 7077027 parameters, 7077027 gradients, 16.4 GFLOPs
Transferred 356/362 items from yolov5s.pt
Scaled weight_decay = 0.0005
Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other
albumentations: version 1.0.2 required by YOLOv5, but version 0.1.12 is currently installed
train: Scanning '/content/drive/My Drive/20211218_ringo/train' images and labels...3326 found, 0 missing, 0 empty, 0 corrupted: 100% 3326/3326 [02:17<00:00, 24.27it/s]
train: New cache created: /content/drive/My Drive/20211218_ringo/train.cache
val: Scanning '/content/drive/My Drive/20211218_ringo/val' images and labels...1426 found, 0 missing, 0 empty, 0 corrupted: 100% 1426/1426 [01:04<00:00, 22.24it/s]
val: New cache created: /content/drive/My Drive/20211218_ringo/val.cache
Plotting labels...
autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.37, Best Possible Recall (BPR) = 1.0000
Image sizes 640 train, 640 test
Using 2 dataloader workers
Logging results to runs/train/ringo5
Starting training for 80 epochs...
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
0/79 6.76G 0.0674 0.02536 0.053 0.1458 66 640: 100% 104/104 [02:13<00:00, 1.29s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.37it/s]
all 1426 1444 0.22 0.466 0.221 0.107
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
1/79 7.16G 0.03995 0.01531 0.04688 0.1021 50 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.231 0.724 0.3 0.195
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
2/79 7.16G 0.03637 0.01269 0.0404 0.08946 78 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.37it/s]
all 1426 1444 0.386 0.777 0.467 0.355
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
3/79 7.16G 0.03263 0.01161 0.03417 0.07841 63 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.32it/s]
all 1426 1444 0.553 0.819 0.67 0.535
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
4/79 7.16G 0.03422 0.01122 0.03003 0.07547 56 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.39it/s]
all 1426 1444 0.568 0.832 0.744 0.519
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
5/79 7.16G 0.03559 0.01082 0.0279 0.0743 46 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.39it/s]
all 1426 1444 0.615 0.798 0.688 0.533
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
6/79 7.16G 0.03313 0.01088 0.02662 0.07063 60 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.22s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.712 0.797 0.773 0.654
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
7/79 7.16G 0.03092 0.01053 0.02638 0.06783 63 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.38it/s]
all 1426 1444 0.488 0.686 0.573 0.477
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
8/79 7.16G 0.02965 0.01064 0.02573 0.06602 56 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.22s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.536 0.781 0.624 0.484
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
9/79 7.16G 0.02822 0.01065 0.02596 0.06482 50 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.37it/s]
all 1426 1444 0.563 0.738 0.648 0.554
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
10/79 7.16G 0.02588 0.01054 0.02648 0.06289 52 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.37it/s]
all 1426 1444 0.644 0.788 0.719 0.59
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
11/79 7.16G 0.02512 0.01053 0.02467 0.06032 52 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.37it/s]
all 1426 1444 0.688 0.755 0.734 0.639
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
12/79 7.16G 0.02343 0.01013 0.02327 0.05683 47 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.22s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.39it/s]
all 1426 1444 0.691 0.734 0.73 0.627
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
13/79 7.16G 0.02273 0.009827 0.02361 0.05617 58 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.37it/s]
all 1426 1444 0.737 0.832 0.8 0.726
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
14/79 7.16G 0.02283 0.00976 0.02289 0.05548 59 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.38it/s]
all 1426 1444 0.735 0.787 0.792 0.688
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
15/79 7.16G 0.0212 0.009737 0.02207 0.05301 53 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.33it/s]
all 1426 1444 0.785 0.856 0.842 0.736
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
16/79 7.16G 0.02045 0.009858 0.02118 0.05149 59 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.37it/s]
all 1426 1444 0.728 0.815 0.812 0.717
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
17/79 7.16G 0.01988 0.009515 0.02128 0.05067 52 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.668 0.759 0.721 0.642
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
18/79 7.16G 0.02008 0.009256 0.02006 0.0494 51 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.22s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.772 0.858 0.838 0.76
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
19/79 7.16G 0.01986 0.009512 0.02012 0.04949 56 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.712 0.763 0.774 0.707
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
20/79 7.16G 0.01925 0.009208 0.02021 0.04866 54 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.793 0.853 0.864 0.798
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
21/79 7.16G 0.01893 0.009197 0.01853 0.04666 52 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.37it/s]
all 1426 1444 0.755 0.813 0.827 0.758
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
22/79 7.16G 0.01893 0.00931 0.01829 0.04653 53 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.35it/s]
all 1426 1444 0.801 0.823 0.844 0.774
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
23/79 7.16G 0.01788 0.009119 0.01738 0.04438 68 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.793 0.849 0.864 0.798
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
24/79 7.16G 0.01779 0.009273 0.01808 0.04515 57 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.35it/s]
all 1426 1444 0.754 0.849 0.854 0.797
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
25/79 7.16G 0.01777 0.009148 0.01771 0.04462 45 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.692 0.766 0.791 0.73
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
26/79 7.16G 0.01813 0.009277 0.01793 0.04534 50 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.756 0.787 0.809 0.738
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
27/79 7.16G 0.01774 0.008989 0.01771 0.04444 58 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.813 0.851 0.881 0.82
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
28/79 7.16G 0.01761 0.009046 0.01746 0.04411 45 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.38it/s]
all 1426 1444 0.787 0.852 0.863 0.805
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
29/79 7.16G 0.01736 0.00892 0.0166 0.04288 51 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.32it/s]
all 1426 1444 0.836 0.86 0.888 0.828
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
30/79 7.16G 0.0165 0.008665 0.01588 0.04105 60 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.37it/s]
all 1426 1444 0.822 0.86 0.883 0.831
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
31/79 7.16G 0.01677 0.008796 0.01647 0.04205 46 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.37it/s]
all 1426 1444 0.772 0.812 0.846 0.786
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
32/79 7.16G 0.01639 0.008776 0.01677 0.04194 58 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.35it/s]
all 1426 1444 0.785 0.786 0.833 0.784
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
33/79 7.16G 0.01651 0.008932 0.01588 0.04132 41 640: 100% 104/104 [02:09<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.37it/s]
all 1426 1444 0.846 0.849 0.893 0.835
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
34/79 7.16G 0.01668 0.00878 0.01539 0.04085 54 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.827 0.817 0.872 0.817
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
35/79 7.16G 0.01528 0.008394 0.0144 0.03807 62 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.31it/s]
all 1426 1444 0.861 0.865 0.906 0.853
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
36/79 7.16G 0.01532 0.008595 0.01425 0.03817 54 640: 100% 104/104 [02:09<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.834 0.882 0.889 0.836
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
37/79 7.16G 0.01513 0.008451 0.01422 0.0378 57 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.791 0.857 0.87 0.827
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
38/79 7.16G 0.01547 0.008579 0.01446 0.03851 46 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.33it/s]
all 1426 1444 0.863 0.883 0.911 0.867
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
39/79 7.16G 0.01534 0.008562 0.01507 0.03897 46 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.32it/s]
all 1426 1444 0.793 0.826 0.861 0.812
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
40/79 7.16G 0.01503 0.00851 0.01475 0.03829 51 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.39it/s]
all 1426 1444 0.861 0.873 0.895 0.85
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
41/79 7.16G 0.01498 0.008566 0.01305 0.0366 54 640: 100% 104/104 [02:07<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.32it/s]
all 1426 1444 0.87 0.873 0.904 0.861
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
42/79 7.16G 0.01486 0.008323 0.01417 0.03735 56 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.839 0.852 0.901 0.862
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
43/79 7.16G 0.01456 0.008135 0.01297 0.03567 57 640: 100% 104/104 [02:09<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.39it/s]
all 1426 1444 0.858 0.861 0.901 0.857
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
44/79 7.16G 0.01438 0.008177 0.01233 0.03489 54 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.893 0.872 0.921 0.883
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
45/79 7.16G 0.01426 0.008135 0.01365 0.03605 52 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.817 0.83 0.874 0.829
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
46/79 7.16G 0.01424 0.008106 0.01254 0.03489 50 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.884 0.896 0.916 0.875
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
47/79 7.16G 0.01381 0.007972 0.01213 0.03391 47 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.33it/s]
all 1426 1444 0.832 0.858 0.898 0.845
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
48/79 7.16G 0.0139 0.008343 0.01204 0.03428 50 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.33it/s]
all 1426 1444 0.895 0.885 0.925 0.882
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
49/79 7.16G 0.01345 0.008011 0.0122 0.03367 50 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.33it/s]
all 1426 1444 0.905 0.905 0.934 0.893
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
50/79 7.16G 0.01436 0.007994 0.01128 0.03363 64 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.915 0.899 0.931 0.894
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
51/79 7.16G 0.01342 0.007906 0.01144 0.03277 50 640: 100% 104/104 [02:09<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.856 0.865 0.899 0.858
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
52/79 7.16G 0.01337 0.007967 0.01128 0.03261 52 640: 100% 104/104 [02:09<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.35it/s]
all 1426 1444 0.877 0.88 0.924 0.887
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
53/79 7.16G 0.01227 0.007657 0.009903 0.02983 58 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.888 0.896 0.919 0.882
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
54/79 7.16G 0.01354 0.008044 0.01134 0.03292 53 640: 100% 104/104 [02:09<00:00, 1.25s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.884 0.902 0.919 0.886
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
55/79 7.16G 0.01301 0.00753 0.01049 0.03103 53 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.914 0.89 0.939 0.899
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
56/79 7.16G 0.0127 0.007756 0.01073 0.03119 54 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.35it/s]
all 1426 1444 0.882 0.917 0.931 0.894
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
57/79 7.16G 0.01224 0.007684 0.009956 0.02988 68 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.898 0.914 0.927 0.893
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
58/79 7.16G 0.01272 0.007729 0.01029 0.03073 54 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.899 0.923 0.936 0.901
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
59/79 7.16G 0.01245 0.007784 0.009965 0.0302 57 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.32it/s]
all 1426 1444 0.905 0.901 0.937 0.906
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
60/79 7.16G 0.01255 0.007615 0.01035 0.03052 50 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.35it/s]
all 1426 1444 0.895 0.912 0.941 0.907
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
61/79 7.16G 0.01203 0.007687 0.009785 0.0295 56 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.91 0.9 0.927 0.891
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
62/79 7.16G 0.01238 0.007606 0.009322 0.02931 53 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.33it/s]
all 1426 1444 0.93 0.898 0.944 0.909
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
63/79 7.16G 0.01182 0.007661 0.009607 0.02908 52 640: 100% 104/104 [02:09<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.38it/s]
all 1426 1444 0.92 0.91 0.939 0.905
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
64/79 7.16G 0.01259 0.007573 0.009872 0.03003 47 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.908 0.903 0.936 0.902
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
65/79 7.16G 0.01199 0.007558 0.008924 0.02847 56 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.36it/s]
all 1426 1444 0.914 0.901 0.938 0.905
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
66/79 7.16G 0.01161 0.007485 0.008896 0.02799 63 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.911 0.905 0.942 0.909
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
67/79 7.16G 0.01187 0.007443 0.008926 0.02824 59 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.33it/s]
all 1426 1444 0.928 0.93 0.946 0.915
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
68/79 7.16G 0.01158 0.007501 0.009095 0.02818 50 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.32it/s]
all 1426 1444 0.907 0.926 0.945 0.909
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
69/79 7.16G 0.01223 0.007519 0.008881 0.02863 50 640: 100% 104/104 [02:09<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.31it/s]
all 1426 1444 0.924 0.93 0.948 0.916
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
70/79 7.16G 0.01172 0.007522 0.009445 0.02869 57 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.23s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.35it/s]
all 1426 1444 0.927 0.912 0.942 0.912
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
71/79 7.16G 0.01126 0.007415 0.008218 0.02689 58 640: 100% 104/104 [02:09<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.927 0.91 0.944 0.913
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
72/79 7.16G 0.01153 0.007292 0.009586 0.02841 45 640: 100% 104/104 [02:08<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.35it/s]
all 1426 1444 0.917 0.893 0.931 0.899
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
73/79 7.16G 0.01145 0.007383 0.009001 0.02783 50 640: 100% 104/104 [02:09<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.921 0.927 0.943 0.911
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
74/79 7.16G 0.01172 0.007423 0.008916 0.02806 57 640: 100% 104/104 [02:09<00:00, 1.25s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.925 0.919 0.948 0.916
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
75/79 7.16G 0.01126 0.007487 0.00857 0.02732 60 640: 100% 104/104 [02:10<00:00, 1.25s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.32it/s]
all 1426 1444 0.927 0.904 0.94 0.912
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
76/79 7.16G 0.01134 0.007448 0.008344 0.02713 40 640: 100% 104/104 [02:10<00:00, 1.25s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.91 0.915 0.945 0.915
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
77/79 7.16G 0.0112 0.007364 0.008533 0.0271 55 640: 100% 104/104 [02:10<00:00, 1.25s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:16<00:00, 1.37it/s]
all 1426 1444 0.931 0.921 0.948 0.921
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
78/79 7.16G 0.01093 0.007415 0.008031 0.02637 75 640: 100% 104/104 [02:09<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:17<00:00, 1.34it/s]
all 1426 1444 0.92 0.905 0.943 0.914
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
79/79 7.16G 0.01121 0.007504 0.008478 0.02719 56 640: 100% 104/104 [02:09<00:00, 1.24s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 23/23 [00:19<00:00, 1.19it/s]
all 1426 1444 0.918 0.909 0.944 0.912
level1 1426 247 0.817 0.745 0.829 0.767
level2 1426 241 0.875 0.938 0.936 0.912
level3 1426 242 0.911 0.872 0.94 0.913
level4 1426 223 0.937 0.937 0.973 0.943
level5 1426 229 0.987 0.968 0.994 0.965
level6 1426 262 0.981 0.993 0.995 0.972
80 epochs completed in 3.266 hours.
Optimizer stripped from runs/train/ringo5/weights/last.pt, 14.4MB
Optimizer stripped from runs/train/ringo5/weights/best.pt, 14.4MB
結構時間もかかるかと思います。valファイルを作っておいたことで実行の最後にどれくらいの精度で検出することができているのかわかります。
次に各種指標Precision,Recall,mAPなどの各種指標の出力を見てみます。
以下のコマンドを入力数するとGoogle Colaboratoryのoutput欄に出力されます。
%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir runs
output
一応その結果も/content/drive/MyDrive/yolov5/runs/train/ringo/のフォルダにまとめられています。result.pngを以下に出力しておきます。
様々な指標が一覧にまとめられており、非常にわかりやすいですね。
次にテストデータも使って成熟度分類の詳細の精度（物体検出の精度）を見てみたいと思います。Google ColaboratoryのMyDrive/yolov5直下にこちらのGithubに記載されているtest.pyファイルを置きます。そして以下のコマンドを実行するとテストデータの予測精度を確認することができます。
#テストデータを用いて精度の検証
!python test.py --data /content/drive/MyDrive/ringo/ringo.yaml --weights runs/train/ringo/weights/best.pt
検出精度は/content/drive/MyDrive/yolov5/runs/test/exp/confusion_matrix.pngとかに入っていると思います。その混合行列を以下に示します。
各成熟度において同成熟度が最も予測精度が高くなっています。また、間違えていても±1の範囲内、もしくは未検出であったため、的外れな成熟度判断をしていないといえるのではないかと思います。
では実際のりんごの画像や動画やカメラを用いて成熟度分類をやってみます。モデル自体はGoogle ColaboratoryのGPU環境により作ったので後はローカルPCでも大丈夫なのでローカルPCで動作させることにします。まずMyDriveにあるYOLOv5をローカルPCにダウンロードします。
コマンドプロンプトを開き、YOLOv5のディレクトリまで移動します
cd "YOLOv5のディレクトリのパス"
環境構築をします。
pip install -r requirements.txt
これで実際に動かす際の準備はできました。実際に動かしてみます。
画像の場合
python detect.py --weights runs/train/ringo/weights/best.pt --source 画像へのパス(クオーテーションで囲む必要なし)
出力
動画の場合
python detect.py --weights runs/train/ringo/weights/best.pt --source 動画へのパス(クオーテーションで囲む必要なし)
PCカメラの場合
python detect.py --weights runs/train/ringo/weights/best.pt --source 0
このような形で動かすことができます。
終わりに
以上でYOLOv5を用いたりんごのリアルタイム成熟度分析システムの構築は終わりです。興味があれば是非試してみてください。なかなかの精度でりんごの成熟度を分類することができたのではないかと思います。閲覧ありがとうございました。