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YOLOとは、画像検出および認識用ニューラルネットワークです。CベースのDarknetというフレームワークを用いて、画像や動画からオブジェクトを検出。リアルタイムでそれが何になるのかを認識し、分類することができます。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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yolov5における特定物体の検出とクラス判定閾値の設定について

lix__

総合スコア5

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投稿2022/12/11 19:41

yolov5を用いて人クラスと判定されたかつクラス判例閾値がある一定の値以上の物体のみを検出するようなコードを作りたいです。
detect.pyのオプションで自分が行いたいことを実行できることは知っていますが、今回は自分でコードを書いて目的のことを実装したいです。
どのようにすれば人だけを検出するようにするかつある値以上のクラス判定値を持つ人だけを検出するようにできるでしょうか。
物体検出を行うコードは以下のようになります。
今回は物体の座標もほしいので座標も求めれるようなコードにしています

python

1import torch 2import csv 3import glob 4import numpy as np 5 6model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s", pretrained=True) 7# 検出できる物体を表示する(80種類) 8print(model.names) 9 10img = sorted(glob.glob('data/images2/*.jpg')) 11print(img) 12for image in img: 13 results = model(image) 14 obj = results.pandas().xyxy[0] 15 for i in range(len(obj)): 16 if i>=2: 17 break 18 name = obj.name[i] 19 xmin = obj.xmin[i] 20 ymin = obj.ymin[i] 21 xmax = obj.xmax[i] 22 ymax = obj.ymax[i] 23 width = obj.xmax[i] - obj.xmin[i] 24 height = obj.ymax[i] - obj.ymin[i] 25 xmid = (xmin + xmax + width)/2 26 yvalue = ymin + height 27 plapos=np.array([xmid,yvalue]) 28 print(plapos) 29 30 31 #print("name =", name, "xmin =", xmin, "ymin =", ymin, "xmid =", xmid, "yvalue =", yvalue) 32 33 34 results.show() 35 results.crop()

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回答1

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自己解決

model.confで値を設定して解決

投稿2022/12/11 20:34

lix__

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