yolov5

Ultralytics YOLOv5は、PyTorch上に構築された広く使われているオープンソースのコンピュータビジョンフレームワークです。物体検出、インスタンスセグメンテーション、画像分類タスク向けの pretrained および訓練可能なモデルを提供します。 主な機能は以下の通りです： - PyTorch Hubまたはdetect.pyスクリプトを介した推論。画像、動画、ウェブカム、RTSPストリーム、スクリーンキャプチャをサポート - 単一GPUおよびマルチGPU構成に対応したカスタムデータセットでのトレーニング - ONNX、TensorRT、CoreML、TFLiteなどへの変数形式へのモデルエクスポート - nano(n)、small(s)、medium(m)、large(l)、extra-large(x)サイズのpretrainedチェックポイントを利用可能 - トランスファーラーニング、テスト時データ水増し、モデルプルーニング、ハイパーパラメータ進化、ハードウェア展開（NVIDIA Jetson含む）に関する追加チュートリアル - ClearML、Weights & Biases、Cometなどの実験追跡プラットフォームとの統合 本プロジェクトにはPython 3.8+およびPyTorch 1.8+が必要です。モデルとデータセットはリリースから自動的にダウンロードされます。COCOデータセット上でのトレーニング例がコマンド付きで示され、ベンチマークテーブルではモデルバリエーション間のmAPスコアと推論速度が報告されています。