前提・実現したいこと
DeepSort(Yolov5)の移転学習で動画を解析したいと思っています。
簡単な機械学習を学び始めた初学者です。趣味で始めて独学なので自己流で意味不明な点が多いかと思います。すいません。詳細な説明をいただけると非常に助かります。
YoLov5の移転学習機能で静止画を解析させて、それをカルマンフィルタを使ったDeepSortでトラッキングしていくというものなんですが(小さい認識間違いはお許しください)、どうもうまくいきません。静止画であれば移転学習でも成功するんですが、動画(Mp4)になると重みデータを無視してデフォルトのMS COCOで認識された動画が出力されます。DeepSortで移転学習し動画を認識させる方法を教えてください。Google Colaboratlyを利用しています。
該当のソースコード
!python3 /content/Yolov5_DeepSort_Pytorch/track.py --source /content/drive/MyDrive/test_vid2.mp4 --save-vid --yolo_weights /content/Yolov5_DeepSort_Pytorch/yolov5/data/exp/weights/best.pt
Python
1 2ソースコード 3Loading weights from deep_sort_pytorch/deep_sort/deep/checkpoint/ckpt.t7... Done! 4YOLOv5 ???? v6.0-94-g47fac9f torch 1.10.0+cu111 CUDA:0 (Tesla P100-PCIE-16GB, 16281MiB) 5 6YOLOv5 ???? v6.0-94-g47fac9f torch 1.10.0+cu111 CUDA:0 (Tesla P100-PCIE-16GB, 16281MiB) 7 8Fusing layers... 9Model Summary: 444 layers, 86227246 parameters, 0 gradients 10video 1/1 (1/1036) /content/drive/MyDrive/test_vid2.mp4: 384x640 Done. (0.052s) 11video 1/1 (2/1036) /content/drive/MyDrive/test_vid2.mp4: 384x640 Done. (0.027s) 12video 1/1 (3/1036) /content/drive/MyDrive/test_vid2.mp4: 384x640 Done. (0.027s) 13video 1/1 (4/1036) /content/drive/MyDrive/test_vid2.mp4: 384x640 Done. (0.027s) 14video 1/1 (5/1036) /content/drive/MyDrive/test_vid2.mp4: 384x640 Done. (0.027s) 15(中略) 16video 1/1 (1034/1036) /content/drive/MyDrive/test_vid2.mp4: 384x640 Done. (0.025s) 17video 1/1 (1035/1036) /content/drive/MyDrive/test_vid2.mp4: 384x640 Done. (0.025s) 18video 1/1 (1036/1036) /content/drive/MyDrive/test_vid2.mp4: 384x640 Done. (0.025s) 19Results saved to /content/Yolov5_DeepSort_Pytorch/inference/output 20Traceback (most recent call last): 21 File "/content/Yolov5_DeepSort_Pytorch/track.py", line 238, in <module> 22 detect(args) 23 File "/content/Yolov5_DeepSort_Pytorch/track.py", line 206, in detect 24 print('Done. (%.3fs)' % (time.time() - t0)) 25NameError: name 't0' is not defined 26 27### 試したこと 28 29--weightsだとエラーでしたが--yolo_weightsだと一応動画の出力はされています。(track.pyの中身を見て、一覧?にあるものから選びました。)
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