YOLO V5(V3との比較有)を簡単サクッと試す!

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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!!

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コメント

  1. アバター
    • Pao
    • 2020年 7月 21日

    清水様、

    すばらしい情報本当にありがとうございます。
    私はAnacondaを使って、OpenCVなどをEnvironments画面からインストールし、
    Jupyterを使って、Pythonを走らせているのですが、yokov5の起動方法について、
    もう少しご教示頂くことはできませんでしょうか?

    そもそも私の調査不足なので、大変心苦しいのですが、ご検討いただけましたら幸いです。

    • アバター

      pip install -U -r requirements.txt
      は実行されていますでしょうか?
      これを実行すれば環境構築は出来上がるかと思います。
      あとは記載通り
      python detect.py –source 0
      で起動できると思います。

  2. アバター
    • Pao
    • 2020年 7月 22日

    清水様、
    さっそくのご返答誠にありがとうございます!
    なぜか、エラーがでてしまいまして、今色々Webで調べております。
    pip install torch と打ってみたりしたのですが、このエラーは解決できていないです。
    もう少しがんばってみます。

    ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch>=1.5.1 (from -r requirements.txt (line 5)) (from versions: 0.1.2, 0.1.2.post1, 0.1.2.post2)
    ERROR: No matching distribution found for torch>=1.5.1 (from -r requirements.txt (line 5))

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