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YOLOv5 🚀をDockerで始める

このチュートリアルでは、YOLOv5 を Docker コンテナでセットアップして実行する手順を説明します。

また、YOLOv5 のクイックスタートオプションもあります。 コラボ・ノートブック オープン・イン・コラボ Kaggleで開く, GCPディープラーニングVMそして アマゾンAWS.

前提条件

  1. Nvidiaドライバ:バージョン455.23以上。Nvidiaのウェブサイトからダウンロードしてください。
  2. Nvidia-Docker:DockerがローカルGPUと対話できるようにします。インストール手順はNvidia-Docker GitHubリポジトリで入手できます。
  3. Docker Engine - CE:バージョン19.03以上。ダウンロードとインストールの手順は、Docker社のウェブサイトをご覧ください。

ステップ 1:YOLOv5 Docker イメージをプルする

Ultralytics YOLOv5 DockerHub リポジトリは以下から入手できます。 https://hub.docker.com/r/ultralytics/yolov5.Docker Autobuildは ultralytics/yolov5:latest イメージは常に最新のリポジトリコミットと同期しています。最新のイメージを取得するには、以下のコマンドを実行してください:

sudo docker pull ultralytics/yolov5:latest

ステップ 2: Dockerコンテナの実行

基本的な容器:

を使用して、YOLOv5 Dockerイメージのインタラクティブなインスタンス(「コンテナ」と呼ばれる)を実行する。 -it フラッグ

sudo docker run --ipc=host -it ultralytics/yolov5:latest

ローカルファイルにアクセスできるコンテナ:

ローカルファイル(例えば、COCOトレーニングデータ)にアクセスしてコンテナを実行するには /datasetsを使用してください。 -v フラッグ

sudo docker run --ipc=host -it -v "$(pwd)"/datasets:/usr/src/datasets ultralytics/yolov5:latest

GPUにアクセスできるコンテナ:

GPUアクセスでコンテナを実行するには --gpus all フラッグ

sudo docker run --ipc=host -it --gpus all ultralytics/yolov5:latest

ステップ3:Dockerコンテナ内でYOLOv5 🚀を使う

実行中のDockerコンテナ内で、YOLOv5 モデルのトレーニング、テスト、検出、エクスポートができるようになりました:

# Train a model on your data
python train.py

# Validate the trained model for Precision, Recall, and mAP
python val.py --weights yolov5s.pt

# Run inference using the trained model on your images or videos
python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

# Export the trained model to other formats for deployment
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx coreml tflite

Dockerを実行するGCP



作成日:2023-11-12 更新日:2023-12-03
作成者:glenn-jocher(3)

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