Yolov5n V7.0

🚀 YOLOv5 物体検出モデル

このプロジェクトはYOLOv5を用いた物体検出モデルで、コンピュータビジョン分野における物体検出タスクを効率的に解決します。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、YOLOv5の使用方法について説明します。

📦 インストール

yolov5をインストールするには、以下のコマンドを実行します。

pip install -U yolov5

💻 使用例

基本的な使用法

モデルをロードして予測を実行するには、以下のコードを使用します。

import yolov5

# load model
model = yolov5.load('fcakyon/yolov5n-v7.0')
  
# set model parameters
model.conf = 0.25  # NMS confidence threshold
model.iou = 0.45  # NMS IoU threshold
model.agnostic = False  # NMS class-agnostic
model.multi_label = False  # NMS multiple labels per box
model.max_det = 1000  # maximum number of detections per image

# set image
img = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# perform inference
results = model(img)

# inference with larger input size
results = model(img, size=640)

# inference with test time augmentation
results = model(img, augment=True)

# parse results
predictions = results.pred[0]
boxes = predictions[:, :4] # x1, y1, x2, y2
scores = predictions[:, 4]
categories = predictions[:, 5]

# show detection bounding boxes on image
results.show()

# save results into "results/" folder
results.save(save_dir='results/')

高度な使用法

独自のデータセットでモデルを微調整するには、以下のコマンドを使用します。

yolov5 train --img 640 --batch 16 --weights fcakyon/yolov5n-v7.0 --epochs 10 --device cuda:0

📄 ライセンス

このプロジェクトはGPL-3.0ライセンスの下で公開されています。