環境構築手順(CPU版)

• python 3.8
• yolov5

環境構築

※anaconda prompt を開き、anaconda prompt上で以下の作業を行います

①仮想環境の作成(仮想環境名は任意)

conda create -n yolov5 python=3.8

②仮想環境をアクティベートにする

conda activate yolov5

③jupyter notebook と kernel 変更用のモジュールインストール

pip install jupyter
pip install environment_kernels

※environment_kernels は base 環境にもインストールしてください
※仮想環境事態を始めて作成した場合(generate-config は1度指定すれば以降他の仮想環境を作成しても実行しなくていい)

jupyter notebook --generate-config

~/.jupyter/ に jupyter_notebook_config.py というファイルが作成されるのでテキストエディターなどで開く

• 以下2行を末尾に追加するか226行目を以下に修正
  

c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class = 'environment_kernels.EnvironmentKernelSpecManager'
c.EnvironmentKernelSpecManager.conda_env_dirs=['仮想環境が生成されているパス']※

例）c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class = 'environment_kernels.EnvironmentKernelSpecManager' 　　c.EnvironmentKernelSpecManager.conda_env_dirs=[r'C:\Users\t-ogi\.jupyter']

      ※ Anaconda3(mincoda) 配下の envs
      ※ 'C:\Users\.jupyter' の様に \ を使用する場合 r'C:\Users\.jupyter' の様に先頭に r を付けてください

④追加モジュールのインストール

以下のモジュールのインストールを行います。下記以外に実行時にモジュール不足でエラーになった場合には、追加インストールを行ってください。

pip install torch
pip install Image
pip install pyyaml
pip install torchvision
pip install seaborn
pip install amp

⑤yolov5 のクローン

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

⑥クローンしたyolov5ディレクトリに移動

cd yolov5

⑦必要なモジュールをンストール

pip install -r requirements.txt

⑧実際に動くか確認

• 動画や画像ファイルのパスを指定すれば推論してくれます
• 出力先は ~yolov5\runs\detect\ に出力されます

1)外部カメラを使用する場合

python detect.py --source 0

2)画像ファイルを入力にする場合

python detect.py --source test.img

⑨jupyter notebook上で実行したい場合(.ipynbで動かしたい場合)

• yolov5 ディレクトリ内で .ipynb を作成し以下を追加

  import torch
  #Model
  model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # or yolov5m, yolov5l, yolov5x, custom
  #Images
  img = 'https://ultralytics.com/images/zidane.jpg'  # or file, Path, PIL, OpenCV, numpy, list
  #Inference
  results = model(img)
  #Results
  results.print()  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.