機械学習によるリアルタイム物体検出入門 - pytorch-yolo-v3編

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https://gyazo.com/3e891479671c5b716e395fe06b70f1f8

概要

yolo v3という物体検出のための機械学習モデルのPyTorch版の実装を動かしてみる

ゴール

これを動かす

Pythonのバージョンを確認

python -V

Python 3.8.6

pipを最新にする

code:bash

pip install --upgrade pip

pipでopencv, PyTorchをインストール

code:bash

pip install opencv-python

pip install torch

ダウンロードディレクトリ~/Downloads に yolov3.weightsをダウンロードしておく

ダウンロード済みの場合スキップ

code:bash

cd ~/Downloads

ホームディレクトリに pytorch-yolo-v3 を git clone する

code:bash

cd ~

pytorch-yolo-v3 ディレクトリ内に yolov3.weights を配置する

code:bash

cd ~/pytorch-yolo-v3

cp ~/Downloads/yolov3.weights .

起動する

python cam_demo.py

注意点

macOS版のVSCodeのターミナルだとエラーになってカメラが起動できない

macOS版のVSCodeには、カメラのパーミッションを要求しようとしないというバグがある（2020/12/30現在）

iterm2などのターミナルで上記のコマンドを実行する必要がある