ウェブカメラでのYOLOv5によるローカル推論

Ultralytics YOLOv5 Githubリポジトリをコンピューターに複製し、 カスタムYOLOv5モデルトレーニングからモデルの重みを保存した後、 detect.pyを実行します。

• リポジトリのクローンを作成するディレクトリ（フォルダ）をメモします。後で簡単にアクセスできるように、可能であればファイルパスを保存します。
• GitHubコマンドのチートシート

GitHubからファイルシステム（コンピューター）に複製された「yolov5」フォルダーにモデルの重みを含めます。

Webカメラモデルの実行

カスタムウェイトがローカルコンピューターのyolov5ディレクトリに追加されたら、ターミナルのyolov5ディレクトリに変更した後、Webカメラでモデルを実行できます。

基本コマンド：WebカメラでYOLOv5を実行します

サンプル画像の「yolov5」ディレクトリは「mtraor3」ディレクトリにあり、yolov5フォルダ（ / Users / mtraor3 / yolov5）に保存されたyolov5sモデルの重みを使用しているため、実行するためにターミナルに入力するサンプルコードWebカメラでローカルに次のようになります。

 python ./Users/mtraor3/yolov5/detect.py --weights ./Users/mtraor3/yolov5/yolov5s.pt --save_text --save_conf --conf-thres 0.40 --source 0

予測と信頼スコアを.txtファイルに保存し、40％の信頼しきい値で推論を実行します

python path/to/detect.py --weights /path/to/modelweights.pt --save_text --save_conf --conf-thres 0.40 --source 0

モデルの重みファイルのタイトルが「my_custom_weights.pt」の場合、コードは次のようになります。

 python ./Users/mtraor3/yolov5/detect.py --weights ./Users/mtraor3/yolov5/my_custom_weights.pt --save_text --save_conf --conf-thres 0.40 --source 0

オプションの引数

信頼度のしきい値の変更、トリミングされた予測ボックスの保存などを行うためのオプションの引数がさらにあります。

その他の例：

予測と信頼スコアを.txtファイルに保存し、40％の信頼しきい値で推論します。