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【2024年最新】yolov9をGoogle Colaboratory上で試してみた

2024年2月にyolov9が発表されました。yolov8の発表が2023年1月だったので、約1年ぶりの更新です。本記事ではyolov9を使った物体検出をGoogle Colaboratory上で実装していきます。

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yolov9について

今回発表されたyolov9の精度は以下のようになります。

https://github.com/WongKinYiu/yolov9/blob/main/README.md

MS COCOとは、Microsoftが提供しているデータセットです。また、AP(Average Precision)とは物体検出の評価指標としてよく使われるもので、100%に近づくほど良いです。つまり、過去に発表されたモデルよりも高いパフォーマンスを示していることが分かります。

またモデルは以下の通りです。

ModelTest SizeAPvalAP50valAP75valParam.FLOPs
YOLOv9-T64038.3%53.1%41.3%2.0M7.7G
YOLOv9-S64046.8%63.4%50.7%7.1M26.4G
YOLOv9-M64051.4%68.1%56.1%20.0M76.3G
YOLOv9-C64053.0%70.2%57.8%25.3M102.1G
YOLOv9-E64055.6%72.8%60.6%57.3M189.0G
https://github.com/WongKinYiu/yolov9/blob/main/README.md

yolov9の論文はarXivに公開されています。

arXiv(アーカイヴ、archiveと同じ発音)は、物理学数学計算機科学数量生物学英語版)、数量ファイナンス統計学電子工学システム科学経済学の、プレプリントを含む様々な論文が保存・公開されているウェブサイトである。

引用:Wikipedia

yolov9を使ってみる

Google Colaboratory上でyolov9を使ってみます。

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ランタイムをGPUに変更します。

コードは以下の通りです。

先頭にをつけるとshellのコマンドを実行できます。

2023年3月時点、yolov9/utils/general.pyの903行目prediction = prediction[0]をprediction = prediction[0][1]とする必要があります。

詳しくはIssuesをご確認ください。

たったの5行で物体検出ができました。

まとめ

yolov9を使って物体検出を行いました。Google Colaboratoryを使うと簡単に実装できるので興味のある方は是非お試しください。

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