事前準備

YOLOのインストール

ソースコードをダウンロード＆必要なライブラリをインストールします。
コマンドプロンプトで以下のように入力します。

git clone https://github.com/allanzelener/YAD2K.git
cd yad2k

pip install numpy h5py pillow
pip install tensorflow-gpu
pip install keras

weightsなどをダウンロードします。（公式サイトでは２行目が古いままです。最新はyolov2.cfgです。）

wget http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/cfg/yolov2.cfg

kerasでモデルを作成します。

python ./yad2k.py yolov2.cfg yolo.weights model_data/yolo.h5

imagesフォルダ内にある画像に対して物体検出を実行します。

python ./test_yolo.py model_data/yolo.h5

結果はimage/outに出力されます。

手持ちの画像で試してみました。

小さく写っている「ベンチに座っている人」も検知できています。

手前の車は屋根しか写っていませんが、ちゃんと検知できています。

奥の燕は検知できませんでした。首の角度が悪いのかな？
そして、庇（屋根）が飛行機として認識されています。

誤検知や検知漏れもありますが、高速に動く分、我慢できる範囲かな？？