YOLOv5 クイックスタート

Ultralytics YOLOv5リアルタイム物体検出のダイナミックな領域への旅に出かけましょう！このガイドは、YOLOv5マスターを目指すAI愛好家や専門家のための包括的な出発点として作成されています。初期セットアップから高度なトレーニングテクニックまで、このガイドでカバーできます。このガイドが終わるころには、自信を持ってYOLOv5 プロジェクトに導入できる知識が身についていることでしょう。さあ、エンジンに火をつけて、YOLOv5飛び立とう！

インストール

リポジトリをクローンして環境を構築し、ローンチの準備をする。これにより、必要な要件がすべてインストールされていることを確認します。以下を確認してください Python>=3.8.0と PyTorch>=1.8が用意されていることを確認してください。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repository
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install dependencies

による推論 PyTorchハブ

YOLOv5 の最新リリースからシームレスにモデルがダウンロードされるYOLOv5 PyTorch ハブ推論のシンプルさを体験してください。

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.

detect.pyによる推論

ハーネス detect.py 様々なソースに対して多目的な推論を行う。自動的にモデル最新情報からYOLOv5 リリースそして簡単に結果を保存することができる。

python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0                             # webcam
python detect.py --weights yolov5s.pt --sourceimage.jpg                      # image
python detect.py --weights yolov5s.pt --sourcevideo.mp4                      # video
python detect.py --weights yolov5s.pt --sourcescreen                         # screenshot
python detect.py --weights yolov5s.pt --sourcepath/                          # directory
python detect.py --weights yolov5s.pt --sourcelist.txt                       # list of images
python detect.py --weights yolov5s.pt --sourcelist.streams                   # list of streams
python detect.py --weights yolov5s.pt --source'path/*.jpg'                   # glob
python detect.py --weights yolov5s.pt --source'https://youtu.be/LNwODJXcvt4' # YouTube
python detect.py --weights yolov5s.pt --source'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream

トレーニング

を複製する。YOLOv5 COCO ベンチマークは以下の説明に従ってください。必要なモデルそしてデータセットは最新のYOLOv5 リリース.V100GPU 、YOLOv5n/s/m/l/xのトレーニングには、通常それぞれ1/2/4/6/8日かかるはずだ（ただし、以下の点に注意）。マルチGPU のセットアップを高速化)。可能な限り高い --batch-size または --batch-size -1 のためにYOLOv5 オートバッチ特徴以下はその例である。バッチサイズはV100-16GB GPUに最適です。

python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5n.yaml --batch-size 128
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5s.yaml --batch-size 64
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5m.yaml --batch-size 40
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5l.yaml --batch-size 24
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5x.yaml --batch-size 16

YOLO トレーニングカーブ

結論として、YOLOv5 は物体検出のための最先端のツールであるだけでなく、視覚的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を証明するものでもある。このガイドを読み進め、YOLOv5 をあなたのプロジェクトに適用し始めたら、あなたは驚くべき偉業を達成できる技術革命の最前線にいることを思い出してください。さらなる洞察や先見の明を持つ仲間からのサポートが必要な場合は、開発者や研究者の盛んなコミュニティがあるGitHubリポジトリにご招待します。探検を続け、革新を続け、YOLOv5 の驚異を楽しんでください。検出をお楽しみください！🌠🔍

📅作成：1年前 ✏️更新 5日前

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