yolo 物体検出 python 5


あとは記載通り $ 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。 まずはYOLOv3ではなく、YOLOにトライしました。 途中エラーも発生したので、対処法をメモしておきます。 非ソフトエンジニアなので、わかりにくい点があるかもしれませんがご容赦ください。 開発環境. YOLO v2をどうしてもPythonで使ってみたかったので作ってみた こんにちは。 AI coordinatorの清水秀樹です。 数多くあるオブジェクト物体検出の中で、処理速度が最も早い?と言われているYOLO v2を試 … YOLO標準の物体検出モデルを使って画像から物体検出はなんとなく試せたので、もう少し踏み込んでいきます【ラズパイで物体認識シリーズ】 ・OpenCV の準備 ・HaarCascades を使った物体検出 ・YOLO v5のセットアップ ・YOLO v5 使った物体検出 ←イマココ ・Xi IoTへの組み込み ちょっと延期 ==ラズパ … Pytorch(パイトーチ)とは?今回は、Pytorch(パイトーチ) を使って、YOLOv3で物体検出してみたいと思います!どんなものができるの?最終的に目指すはこんなイメージです。 やること 前回記事では SSD で物体検出してみましたが、今回は YOLO v3 で物体検出をしてみました 手順概要 1. Linux version 5.4.51-v7l+ (dom@buildbot) (gcc version 4.9.3 (crosstool-NG crosstool-ng-1.22.0-88-g8460611)) #1327 SMP Thu Jul 23 11:04:39 BST 2020, 標準の物体検出モデルでおさらします。物体検出行いたい画像・映像ファイルを "inference/images/" 配下に設置します, これでデフォルトで "inference/images/" 配下の全ファイルに対して、物体検出を実施します, リソースたっぷり検証環境では、画像ファイル一枚当たり0.02秒くらいで推論しているようです, とりあえずのYOLOv5を動かしてみただけ#xiiot pic.twitter.com/auEPdM8U7r, これでは、ラズパイ上でYOLOでリアルタイムってのは結構厳しそうです この記事では、KerasでYOLO-v3を動かして、物体検出の実装をおこなっていきます。, ちゃんというと「機械学習アルゴリズムがYOLO-v3で、Pythonの機械学習ライブラリKerasを使って、物体検出の実装する」です。, 機械学習に興味を持って、Pythonを勉強しているので、試しに何か動かしてみたい!という方にとって、とても役に立つ記事になるかと思います。, ※参考 : 2019年8月時点でMacbook Pro/Windows10を使って動作確認しました。, なお、仮想環境の構築と必要ライブラリの導入に関しては、必要なければ読み飛ばしてくださいm(_ _)m, ※今回紹介する方法は、Windows/Mac両方可です。さらに、GPUは必要ないので、スペックは気にしなくて大丈夫かなと。, 上記のコマンドで、Anacondaを使った「yolov3」という仮想環境を構築しています。, 「yolov3」という名前の仮想環境が出来ていたら、下記のコードでアクティベートします。, アクティベートをしないと、root環境(もともと入っているやつ)で実行していくことになるので忘れずに入力しましょう。, ※2020/3/13追記 : バージョン指定しないでTensorFlowをインストールすると、最新版が2.0系になっており、正常に動作しなくなります。なので、TensorFlow==1.14.0、Keras==2.2.4で導入していただけたらと。, Tensorflowのインストールだけ少し時間がかかるしれません。少々お待ちくださいませm(_ _)m, ただ、これから機械学習をする方は、「おそらくGPUを積んでいないマシン」かつ「GPUを使うのはCUDAやCuDNNをインストールする必要がある」ので、参入障壁高めです。, 今回は物体検出を体験してみるのが目的なため、普通のTensorflowで進めていきます。, ターミナル(ないしコマンドプロンプト)で、Keras-yolov3のレポジトリをクローンします。, ※「No such file or directory」と出てきたら、ディレクトリ変更が出来ていません。git cloneした場合は、おそらくホームディレクトリにあるはずなので、下記を実行してください。, gitコマンドが使えない場合、githubからzipファイルをダウンロードし、ディスクトップとかに解凍してあげましょう。, wgetコマンドが使えない場合は、URLの部分にアクセスすればファイルのダウンロードが可能です。, ダウンロードしてあげたら、「keras-yolov3」ディレクトリに移しておきましょう。, 学習済みモデルのダウンロードと「keras-yolov3」への移動を終えたら、Keras用に変換していきます。, 「model_data」ディレクトリの下に、Kerasで使うための「yolo.h5」という学習モデルを作成した感じです。, 僕は「渋谷」と検索して出てきた、スクランブル交差点の画像を使ってみたいと思います。, 取得した画像(shibuya.jpg)は、「keras-yolov3」フォルダに移しておきましょう。, いよいよ最後にYOLO-v3を実行して、先ほどの画像から物体(期待しているのは人)を検出していきます。, 実行すると「Input image filename:」と、読み込む画像名を聞かれるので、先ほど入手した画像名を入力します。, 画像に映り込んでいた人が、ほとんど検出できていますよね。さらに、人が背負っているバックパックや、信号機まで検出できています。, こんな感じで、色々な画像を使って遊んでみてください。なお、検出できる物体は決まっているので、クラス一覧をご覧くださいませ。, 実装を学んだ次は、理論が大事になってくるので、この調子で頑張っていきましょう(`・ω・´)!, 『ITスキルを身に付けて人生の難易度を下げる』をコンセプトに発信! | CPUで実行したので1秒1コマ程度のスピードですが無事にYOLOを使った物体検出が画像・動画でできました! 動画の物体検出. YOLO標準の物体検出モデルを使って画像から物体検出はなんとなく試せたので、もう少し踏み込んでいきます【ラズパイで物体認識シリーズ】 ・OpenCV の準備 ・HaarCascades を使った物体検出 ・YOLO v5のセットアップ ・YOLO v5 使った物体検出 ←イマココ ・Xi IoTへの組み込み ちょっと延期 ==ラズパ … 人工知能・機械学習でよく使われるワード徹底まとめ! 機械学習の元祖「パーセプトロン」とは?【人工知能】 ニューラルネッ... 「やってみた!」を集めました! OpenCV 単品だと動画もいけたので期待していたのですが。。。, github からダウンロードした、yolov5ディレクトリで実行するだけです やはりYOLO on ラズパイでリアルタイムを求めるのはちょっとコクなようですね, konchangakitaさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか?, Powered by Hatena Blog raspberry Pi 4 model-B RAM 4GB, $ cat /proc/version macOS Mojave 10.14.2 tensorflow 1.12.0 python 3.6.3 opencv-python 4.0.0.21 Copyright © 株式会社ライトコード All Rights Reserved. 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。 python detect.py –source 0 $ 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。 "/Users/XXXXX/anaconda_project/keras-yolo3/yolo.py", "/Users/XXXXX/anaconda3/envs/yolo_v3_keras/lib/python3.7/site-packages/PIL/Image.py", YOLOv3で動画入力時最終フレームの処理後AttributeErrorが出る時の対処法, これで Keras 用の学習済みデータが「model_data」フォルダに入ります(yolo.h5), yolo_video.py を実行すると下記エラーが出力されるため(ファイル自体は出力可能?)、コードを修正します, 下記の通り、191行目に例外処理(frame が NoneType になった場合)を追加します, tiny モデルは yolo-v3 の計算が少ないモデルなので、CPU でも使いやすいとのことです, また、yolo.py をコピーして、新たにyolo_tiny.py を作成します。, 加えて、yolo_video.py をコピーして、yolo_video_tiny.py を新たに作成します, そして3行目の import を以下の通り yolo.py から yolo_tiny.py へ変更します。, 私の環境では CPU のみ使用しているため、前回実行した ssd も今回実行した yolo の何れも処理が遅かったです, tiny モデルを使用した処理は上記に比べて早くなりましたが、精度(bounding box)も悪くなった印象です, you can read useful information later efficiently.

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