コンテンツへスキップ

クイックスタートガイド:Raspberry PiとPiカメラYOLOv5 とYOLOv8

この包括的なガイドは、Raspberry Piで Piカメラを使って YOLO オブジェクト検出モデルを作成する方法を説明します。学生、ホビースト、プロフェッショナルを問わず、このガイドは30分以内に立ち上げて実行できるように設計されています。このガイドでは、セットアップの問題を最小限に抑えるために厳密なテストを行っており、YOLO を特定のプロジェクトに活用することに集中できます。



見るんだ: Raspberry Pi 5のアップデートと改良。

前提条件

  • ラズベリーパイ3、4、5
  • パイカメラ
  • 64ビットRaspberry Piオペレーティングシステム

PiカメラとRaspberry PiをCSIケーブルで接続し、64ビットのRaspberry Piオペレーティングシステムをインストールします。以下のコマンドでカメラを確認します:

libcamera-hello

カメラからのビデオフィードが表示されるはずです。

YOLO バージョン:YOLOv5 またはYOLOv8

このガイドでは、以下のどちらからでも始められる柔軟性を提供しています。 YOLOv5または YOLOv8.どちらのバージョンにも独自の利点と使用例があります。どちらを選ぶかはあなた次第ですが、このガイドの目的は、単に素早くセットアップするだけでなく、オブジェクト検出における将来の作業のための強固な基礎となることを忘れないでください。

ハードウェアの仕様概要

Raspberry Pi 3、4、5の主なハードウェア仕様を以下の表にまとめました:

特徴 ラズベリーパイ3 ラズベリーパイ4 ラズベリーパイ5
CPU 1.2GHzクアッドコアARM Cortex-A53 1.5GHzクアッドコア64ビットARM Cortex-A72 2.4GHzクアッドコア64ビットArm Cortex-A76
RAM 1GB LPDDR2 2GB、4GBまたは8GB LPDDR4 詳細は未定
USBポート 4 x USB 2.0 2 x USB 2.0、2 x USB 3.0 USB 3.0×2、USB 2.0×2
ネットワーク イーサネット&Wi-Fi 802.11n ギガビット・イーサネット&Wi-Fi 802.11ac PoE+対応ギガビットイーサネット、デュアルバンド802.11ac Wi-Fi®対応
パフォーマンス 速度が遅く、より軽いYOLO モデルが必要な場合がある より速く、複雑なYOLO モデルを実行できる 詳細は未定
所要電力 2.5A電源 3.0A USB-C電源 詳細は未定
公式文書 リンク リンク リンク

スムーズなセットアップを行うため、お使いのRaspberry Piのモデルに応じた手順に従ってください。

クイック・スタートYOLOv5

このセクションでは、Raspberry Pi で Pi Camera を使用してYOLOv5 をセットアップする方法を説明します。これらの手順は、Raspberry Pi OS Bullseyeで導入されたlibcameraカメラスタックと互換性があるように設計されています。

必要なパッケージのインストール

  1. Raspberry Piをアップデートする:

    sudo apt-get update
    sudo apt-get upgrade -y
    sudo apt-get autoremove -y
    
  2. YOLOv5 リポジトリをクローンする:

    cd ~
    git clone https://github.com/Ultralytics/yolov5.git
    
  3. 必要な依存関係をインストールします:

    cd ~/yolov5
    pip3 install -r requirements.txt
    
  4. Raspberry Pi 3 の場合は、互換性のあるバージョンのPyTorch と Torchvision をインストールします(Raspberry Pi 4 の場合はスキップしてください):

    pip3 uninstall torch torchvision
    pip3 install torch==1.11.0 torchvision==0.12.0
    

修正 detect.py

SSH またはCLI 経由で TCP ストリームを有効にするには、以下を少し修正する必要がある。 detect.py.

  1. オープン detect.py:

    sudo nano ~/yolov5/detect.py
    
  2. を見つけ、修正する。 is_url 行でTCPストリームを受け付ける:

    is_url = source.lower().startswith(('rtsp://', 'rtmp://', 'http://', 'https://', 'tcp://'))
    
  3. をコメントアウトする。 view_img ライン:

    # view_img = check_imshow(warn=True)
    
  4. 保存して終了する:

    CTRL + O -> ENTER -> CTRL + X
    

LibcameraでTCPストリームを開始する

  1. TCPストリームを開始する:

    libcamera-vid -n -t 0 --width 1280 --height 960 --framerate 1 --inline --listen -o tcp://127.0.0.1:8888
    

次のステップのために、このターミナル・セッションを起動しておく。

YOLOv5 推論の実行

  1. YOLOv5 :

    cd ~/yolov5
    python3 detect.py --source=tcp://127.0.0.1:8888
    

クイック・スタートYOLOv8

代わりにYOLOv8 をセットアップしたい場合は、このセクションに従ってください。手順はよく似ていますが、YOLOv8'固有のニーズに合わせて調整されています。

必要なパッケージのインストール

  1. Raspberry Piをアップデートする:

    sudo apt-get update
    sudo apt-get upgrade -y
    sudo apt-get autoremove -y
    
  2. をインストールします。 ultralytics Python パッケージで提供される:

    pip3 install ultralytics
    
  3. リブート:

    sudo reboot
    

LibcameraでTCPストリームを開始する

  1. TCPストリームを開始する:

    libcamera-vid -n -t 0 --width 1280 --height 960 --framerate 1 --inline --listen -o tcp://127.0.0.1:8888
    

YOLOv8 推論の実行

YOLOv8 を使って推論を行うには、以下のPython コード・スニペットを使うことができる:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')
results = model('tcp://127.0.0.1:8888', stream=True)

while True:
    for result in results:
        boxes = result.boxes
        probs = result.probs

次のステップ

Raspberry PiでYOLO !さらなる学習とサポートについては Ultralyticsをご覧ください。

謝辞と引用

このガイドブックは当初、Daan Eeltink氏によって、絶滅危惧種の保護にYOLO 。我々は、物体検出技術の領域における彼らの先駆的な仕事と教育的な焦点に敬意を表します。

カシミール・ワールド・ファウンデーションの活動については、ウェブサイトをご覧ください。



作成日:2023-11-12 更新日:2024-02-03
作成者:glenn-jocher(2)

コメント