YOLOv5 クイックスタート 🚀
Ultralytics YOLOv5で、リアルタイム物体検出のダイナミックな領域への旅を始めましょう！このガイドは、YOLOv5をマスターすることを目指すAI愛好家や専門家にとって、包括的な出発点となるように作成されています。初期設定から高度なトレーニングテクニックまで、すべてを網羅しています。このガイドを終える頃には、最先端の深層学習手法を使用して、YOLOv5を自信を持ってプロジェクトに実装するための知識が得られます。エンジンを点火して、YOLOv5に飛び込みましょう！
インストール
YOLOv5リポジトリをクローンし、環境を確立して、起動の準備をしてください。これにより、必要な要件がすべてインストールされます。Python>=3.8.0とPyTorch>=1.8が離陸の準備ができていることを確認してください。これらの基本的なツールは、YOLOv5を効果的に実行するために不可欠です。
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repository
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install dependencies
PyTorch Hubを使用した推論
PyTorch Hub推論におけるYOLOv5のシンプルさを体験してください。ここでは、モデルが最新のYOLOv5 リリースからシームレスにダウンロードされます。この方法は、PyTorchの力を活用してモデルのロードと実行を容易にし、予測を簡単に取得できるようにします。
import torch
# Model loading
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s") # Can be 'yolov5n' - 'yolov5x6', or 'custom'
# Inference on images
img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg" # Can be a file, Path, PIL, OpenCV, numpy, or list of images
# Run inference
results = model(img)
# Display results
results.print() # Other options: .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc. Explore these in the Predict mode documentation.
detect.pyを使用した推論
Harness detect.py 汎用性のために 推論 さまざまなソースから自動的に取得します。 モデル 最新のYOLOv5から リリース そして、簡単に結果を保存します。このスクリプトは、コマンドラインでの使用や、YOLOv5をより大規模なシステムに統合するのに最適で、画像、ビデオ、ディレクトリ、ウェブカメラ、さらにはなどの入力をサポートします。 ライブストリーム.
python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0 # webcam
python detect.py --weights yolov5s.pt --source image.jpg # image
python detect.py --weights yolov5s.pt --source video.mp4 # video
python detect.py --weights yolov5s.pt --source screen # screenshot
python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/ # directory
python detect.py --weights yolov5s.pt --source list.txt # list of images
python detect.py --weights yolov5s.pt --source list.streams # list of streams
python detect.py --weights yolov5s.pt --source 'path/*.jpg' # glob pattern
python detect.py --weights yolov5s.pt --source 'https://youtu.be/LNwODJXcvt4' # YouTube video
python detect.py --weights yolov5s.pt --source 'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream
学習
YOLOv5を複製する COCO データセット に従ってベンチマークを行います。 トレーニング手順 下記。必要な モデル および データセット （例えば coco128.yaml または完全な coco.yaml) は、最新の YOLOv5 から直接取得されます。 リリースは、V100上でYOLOv5n/s/m/l/xを学習させる GPU 通常、それぞれ1/2/4/6/8日かかります（ただし、 マルチGPUトレーニング セットアップはより高速に動作します）。可能な限り最高のパフォーマンスを実現するために、 --batch-size または、以下を使用します。 --batch-size -1 YOLOv5の場合 AutoBatch 最適なものを自動的に見つける機能 バッチサイズは、V100-16GB GPUに最適なバッチサイズです。詳細については、 構成ガイド モデル構成ファイルの詳細については( *.yaml)。
# Train YOLOv5n on COCO128 for 3 epochs
python train.py --data coco128.yaml --epochs 3 --weights yolov5n.pt --batch-size 128
# Train YOLOv5s on COCO for 300 epochs
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5s.yaml --batch-size 64
# Train YOLOv5m on COCO for 300 epochs
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5m.yaml --batch-size 40
# Train YOLOv5l on COCO for 300 epochs
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5l.yaml --batch-size 24
# Train YOLOv5x on COCO for 300 epochs
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5x.yaml --batch-size 16
結論として、YOLOv5 はオブジェクト検出のための最先端ツールであるだけでなく、視覚的な理解を通じて世界との関わり方を変革する 機械学習 の力の証でもあります。このガイドを進め、YOLOv5 をプロジェクトに適用し始めると、あなたは技術革新の最前線に立ち、コンピュータビジョン において目覚ましい偉業を達成できることに気づくでしょう。さらなる洞察や、志を同じくする仲間からのサポートが必要な場合は、開発者や研究者の活気あるコミュニティの本拠地である GitHub リポジトリ にご参加ください。コードなしでデータセット管理とモデル学習ができる Ultralytics HUB などの追加リソースを探索したり、実際のアプリケーションやインスピレーションについては、ソリューション ページをご覧ください。探求を続け、革新を続け、YOLOv5 の驚異をお楽しみください。ハッピー検出！🌠🔍
