TOWN-TECH's log

概要

本記事では物体検出モデルのYOLO-NASをGoogle Colab環境でハンズオンします。

YOLO-NASとは

• deciによって公開されている物体検出モデル。GitHub
• 画像や動画を読み込ませることで高精度な物体検出を行い、バウンディングボックス（枠線）を描画して返してくれる
• v5、v6、v7、v8と進化を遂げ、2023年5月にNASがリリース

Google Colaboratoryとは

• Googleが提供しているブラウザ上でPythonの記述、実行ができるWeb環境。 Introduction
• Googleアカウントがあれば利用可能
• 無料プラン、有償プランあり
• Colab ノートブックというファイル形式（.ipynb）で、Pythonコードとリッチテキスト（画像やHTML）などを１つのファイルで記述可能
• ファイルはGoogleドライブに格納

実践

兎にも角にも「実行したい！」方は下記でGoogleColabのノートブックを公開していますので、ポチポチしてみてください。

yolonas-hands-on-20230629_public.ipynb

YOLO-NASはsuper-gradientsというパッケージ経由で提供されているので該当パッケージをインストールします。
※ランタイムエラーが発生した場合はツールバー＞ランタイム＞ランタイムの再起動を実行します。

物体検出モデル（YOLO-NAS）をロードします。

web上からテストイメージを取得します。今回はPAKUTASO様から拝借しています。猫ちゃん画像です。

レンダリングを実行します。

↓がレンダリング後の画像です。「cat」とちゃんと認識されていますね！

参考

docs