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Let’s play with AI.

こんにちは。

AI coordinator管理人の清水秀樹です。

気づいたらYOLO V5がリリースしてました。

ということで早速試してみました。

感染症予防に有効になりそうなマスクチェックもやってみました。

ついでにYOLO V3との比較なんかもしてみたので参考になればと思います。

非常に簡単に実行できますので、興味がある方は試してみるとよいと思います。

YOLO V5のダウンロード

githubからダウンロードします。

ちなみanacondaを使って実行しました。

環境を専用に構築した場合はnumpyがないとか怒られるので、

$ conda install numpy

$ pip install -U -r requirements.txt

で準備完了。

以上です。

これでサクッと試せるようになったので、

$ python detect.py --source 0

を打ち込めばwebカメラを使用して、YOLO V5を試すことが出来ます。

ちなみにYOLO V5は、

この表ように4種類のモデルがあります。

デフォルトでは一番軽いYOLOv5sを使用するようになっています。

モデルを指定したい場合は実行コマンド–weightsに、

--weights yolov5s.pt

のようにモデル名を追加して実行しましょう。

YOLOv3も試せるみたいです。

YOLO V5とV3を比較してみた。

せっかくモデルが準備してあったので、どのくらい進化しているのか比較してみました。

比較に使ったモデルはv5xです。

youtubeにアップしました。

劇的に精度が上がっている感じはしませんが、より軽くなっているのは間違いないですね。

あと遠くにある物体も認識できるようになっている印象を受けます。

スゲー、学習データまであるよ！

なんと、親切なことに学習用データが最近では公開されているようです。

こちらのデータを使用すれば準備の手間もなく、一連の開発の流れを試すことが出来てよいですね。

近いうちに、このあたりのデータを使用した学習方法のご説明もしていきたいと思います。

それではまた！！