はじめに YOLOv5を使いたくて環境構築してたら,CUDAやcuDNNのバージョンなどいろいろ合わせなくちゃいけないものが出てきた 前まではYOLOv3を使ってたのでそちらに合わせていたためである 一応どちらの環境も残しておきたいため,今回はDockerを使って複数の環境を構築することにしたので忘れないように備忘録を作っておく 自分の環境は以下の通り 名前 種類 確認コマンド
![Dockerで環境構築してYOLOv5を動かす(PyTorch) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4e5f260fecee0cd169e08f59c4df67dfc1046620/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9RG9ja2VyJUUzJTgxJUE3JUU3JTkyJUIwJUU1JUEyJTgzJUU2JUE3JThCJUU3JUFGJTg5JUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJUE2WU9MT3Y1JUUzJTgyJTkyJUU1JThCJTk1JUUzJTgxJThCJUUzJTgxJTk5JUVGJUJDJTg4UHlUb3JjaCVFRiVCQyU4OSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9OTgyZjc3MDliNTE1NzExNjkyNDliYzcwNzUyYzVmM2Q%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBsaWtlcjM5JnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz00MzZkNzFjNmQ0NDRmYWM0NmI1OTliMmY4NGRiZmE1Yg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db187471ca86dcce4d2ba5f57b24d5e28)
[!] この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。 物体検出とは 物体検出は、画像・動画内に写っている物体の位置とクラス(人間、車といったカテゴリー)を特定する方法です。 代表的なものとして、顔検出や自動運転などに応用されています。 物体検出の分野では、R-CNN, YOLO, SSDなどの深層学習を用いた手法が開発され、幅広く使われています。 今回は、YOLOv5 ⧉を使って、物体検出をします。 YOLOv5は、2020年6月に公開された最新の物体検出手法です。 他の手法と比べて超高速で、リアルタイムでの実行も可能です。 また、自作データセットをYOLOv5で簡単に学習できることも特徴です。 環境構築 YOLOv5は、Pythonで動作するので、事前にPythonをインストールしてください。 この記事の開発環境は以下の通りです。
手順 TensorFlow Object Detection APIで物体検出モデルをがっつりトレーニングする方法です。 初期値からの学習も 転移学習もできます。 簡易なファインチューニング学習のみする場合はこちらの記事: TensorFlow Object Detection APIで物体検出モデルを簡易トレーニング 推論のみする場合はこちらの記事: TensorFlow Object Detection API のつかいかた(推論。Colabサンプル付き) を参考にしてください。 1、TensorFlow Object Detection APIと必要なライブラリをインストール cd models/research # Compile protos. protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. # Install Tens
Dockerfileからイメージをビルドしようとした時や、既にビルド済みのイメージでapt-get updateやapt-get upgradeをした時に W: GPG error: https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 InRelease: The following signatures couldn't be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY A4B469963BF863CC といったようなエラーが出た時の対処法です。 エラー文に表示されているアドレスにアクセスします。 (この場合はhttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/rep
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