【初心者】YOLOv5を使ってみる #1 (AWS上でのインストール、物体検出確認)

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1. 目的

  • 画像/映像分析の勉強のため、簡単に物体検出ができるフレームワークであるYOLOv5を使ってみて基本を理解する。

2. やったこと

  • AWS上のWindows Server 2019にYOLOv5をインストールする。
  • あらかじめ保存した画像ファイル、動画ファイルに対して推論を行い、結果を出力できることを確認する。

3. 構成

  • 単純にWindows Server 2019のインスタンスを立てる。今回は学習の処理は行わないため、GPUインスタンスではなく普通のCPUのみのインスタンスを使用。

4. 実施手順

4.1 事前準備

  • Windows Server 2019の起動
    • 普通にWindows Server 2019を起動する。（RDPして、OSの中でWindowを開いて動画再生したりしたかったため、今回はOSとしてWindowsを選択）

  • Gitのインストール

    • YOLOのインストールに必要なため、Git for Windowsをインストールする。
    • ダウンロードサイト：　https://gitforwindows.org/
    • 今回のバージョン：　Git-2.33.0-64-bit

  • Python のインストール

    • YOLOの動作に必要なため、Pythonをインストールする。
    • ダウンロードサイト：　https://www.python.org/downloads/
    • 今回のバージョン：　python 3.9.6
    • 注意点：　基本的にデフォルトのままインストールするが、「Add Python 3.9 to PATH」（パスを通す設定）だけチェックを入れる。（下図）

4.2 YOLOv5のインストール

  • YOLOv5のインストール
    • 公式サイトの「Getting Started」の手順通りにインストールする。
C:\Users\Administrator>git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
C:\Users\Administrator>cd yolov5
C:\Users\Administrator\yolov5>pip install -r requirements.txt

4.3 動作確認

画像の物体検出

  • サンプルとして用意されている画像を指定して物体検出を行う。
C:\Users\Administrator\yolov5>python detect.py --source "C:\Users\Administrator\yolov5\data\images\zidane.jpg"
  • C:\Users\Administrator\yolov5\runs\detect\expX (expXのサブフォルダは試行毎に作成される)に結果が保存される。

映像の物体検出

C:\Users\Administrator\yolov5>python detect.py --source "C:\Users\Administrator\yolov5\winter.mp4"
  • 映像についても画像と同様に物体検出が可能。

5. 所感

  • 超今更ながらYOLO入門できたので、モデルの作成など引き続き深堀していきたい。