🟠 YOLOv5検出

機能説明

オペレーターはYOLOアーキテクチャに基づく深層学習モデルで、画像内の複数のターゲットを識別し、各ターゲットのカテゴリー、信頼度スコア、位置情報などを出力できます。.onnxと.epicnnの2種類のファイル形式のアップロードに対応しています。

使用シーン

画像内でオブジェクトの位置を素早く見つける（オブジェクトの回転角度は提供しない）のに適しており、高速定位、ターゲット追跡、数量統計に使用できます。スマートカメラの場合、.epicnnモデルをアップロードすることで効率的な検出を実現できます。

入力・出力

入力項目

画像：検出対象の単一カラー画像。RGB形式である必要があります。

出力項目

検出結果：検出実例リスト。リスト内の各要素は識別されたオブジェクトを表し、そのカテゴリー、信頼度スコア、標準矩形枠（非回転）を含みます。

パラメータ説明

重みファイル

パラメータ説明

事前訓練されたYOLOモデルをアップロードします。

調整説明

.onnxと.epicnnの2つの形式に対応：

  • .onnx：一般的なハードウェアデバイスでの実行に適用。

  • .epicnn：スマートカメラデバイスでの実行に適用。

GPU有効化

パラメータ説明

.onnxモデル使用時に、CPUまたはGPU計算を使用するかを設定します。 注意：このオプションは.epicnnモデルには無効です。

調整説明

  • 有効（推奨）：.onnxモデルの場合、NVIDIA グラフィックスカードがある環境で有効にすると処理速度が大幅に向上します。

  • 無効（デフォルト）：CPUで計算を行い、速度は遅いですが特別なハードウェア要件はありません。

信頼度閾値

パラメータ説明

モデルが検出した各ターゲットに対して信頼度スコアを与え、このスコアがこの閾値を超えるターゲットのみが有効な結果として認識され出力されます。

調整説明

  • 閾値を上げる：フィルタリングがより厳格になり、誤報を効果的に減らせますが、見逃しが増える可能性があります。

  • 閾値を下げる：フィルタリングがより緩やかになり、より多くのターゲットを見つけられますが、より多くの誤報が入る可能性があります。

パラメータ範囲

[0,1]、デフォルト値：0.8