YOLOv5で物体検出

2341 ワード
Python3 Torch DeepLearning YOLOV5 WSL2 DeepLearning テキストリンク

はじめに

YOLOv5を使って物体検出をしてみました。
こちらを参考にしました（というか、そのまんま）。

1. 開発環境

  • Windows 10 + WSL2 (Ubuntu20.04)
  • Python 3.8.5
  • Torch 1.5.1

2. インストール

クローンします。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

環境を準備します。

python3 -m venv yolov5
cd yolov5
source ./bin/activate

ライブラリ等をインストールします。

まずは、PyTorch。

pip install torch===1.5.1 torchvision===0.6.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

requirements.txtからもろもろインストールします。

pip install -U -r requirements.txt

最後に、weightをダウンロードします。

./weights/download_weights.sh

3. つかってみる

以下を実行すると、イメージ画像 data/images/bus.jpg の物体検出が行われます。
その結果が、runs/detect/exp*/に保存されます。（*は検出を行った回数）

python detect.py --source data/images/bus.jpg

近所の交差点で撮影した動画も物体検出してみました。

python detect.py --source town.mp4

それなりに検出できているようです。

4. さいごに

非常にお手軽に物体検出ができます。学習方法も載っていて、こちらも簡単にできました。他のバージョンのyoloと比べて軽くて速い気がします。