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AIの画像認識を即座に実感しよう!~Python導入編~

6 min read

Pythonの導入

1.PythonのDL

早速サイトに行って

赤丸からDL――macやLinuxの方はその下側のところから行ってね

赤丸のチェックを忘れずしたら後はDL開始

AIの画像認識ではyolov5を使用します

2.gitもDL

ということで

Windowsの方は上記のボタンを押してgitをDL

Linuxの方は

macOSにはすでに最初からあるとかどうとか……知りませぬ

とりあえず次!

cmd(コマンドプロンプト)を起動して始めていきましょう

3.git cloneでyolov5をダウンロード

gitをインストールすればgit cloneができるようになり
下記の様になれば成功(2022/4/23現在)

gitのDLを含めうまく行ってない場合
https://github.com/ultralytics/yolov5
URLから直接サイトに行って

cd yolov5(直接DLした場合はyolov5-master)を入力してyolov5のフォルダーへと移動

4.ライブラリーのインストール

pip install <ライブラリー> によってpythonでは様々なライブラリーをインストールすることができます

ちなみに -r で読み込み
requirements.txt は yolov5 に入っているライブラリーの一覧
これにより、必要なライブラリーを一括で読み込むことができます

このように入力すると……エラーが起きます

なんでや! 去年はこれでうまく行ってたのに

5.AIによる推論開始

原因を調べると

yolov5
  ├── data
      └── coco128.yaml

coco128.yamlファイルに原因がある模様

上から9行

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license
# COCO128 dataset https://www.kaggle.com/ultralytics/coco128 (first 128 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Example usage: python train.py --data coco128.yaml
# parent
# ├── yolov5
# └── datasets
#     └── coco128  ← downloads here
  

を消してしまいましょう

もう一度

yolov5
  ├── data
      ├── runs
          ├── detect
              ├── exp
                  ├── bus.jpg
                  └── zidane.jpg

マトリョーシカかな?
大量のフォルダーの先にこのようなが画像があります

ちなみに元の画像は

yolov5
  ├── data
      ├── images
          ├── bus.jpg
          └── zidane.jpg

この場所にあります

推論したい画像をこの場所に入れればexpに入れた画像を出してくれます!

これにて、画像認識は終わり
ちなみにCドライブに直置きを前提として話しています

というわけで、個々人でDLした場所に合わせてやってくださいね。

Q.そんなミスするやついる?
A.います(自己紹介)

最後に、

こんなのを知っただけじゃ意味がない!

  • 学習方法
  • 運用方法

それらも公開予定
学習方法の記事作成しました https://jp.magicode.io/serinazna5727/articles/5a499e9d538048529c8ae1a520357ca8

というわけで、これらを利用して、運用する方法及び、学習の方法も記載予定

参考サイト

YOLOv5を使った物体検出

https://www.alpha.co.jp/blog/202108_02

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