Gitは,バージョン管理システム.ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ.
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Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している.
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Git の公式ページ: https://git-scm.com/
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Python の公式ページ: https://www.python.org/
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NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には, NVIDIA ドライバ, NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストールを行う.
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コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html
次のコマンドは, PyTorch 2.0 (NVIDIA CUDA 11.8 用) をインストールする. 但し,Anaconda3を使いたい場合には別手順になる.
事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと(ここでは,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする).
PyTorch で,GPU が動作している場合には,「torch.cuda.is_available()」により,True が表示される.
python -m pip install -U --ignore-installed pip python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
Anaconda3を使いたい場合には, Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し, 次のコマンドを実行する. (PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため,Anaconda3を使わないことも検討して欲しい).
conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
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コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
cd %HOMEPATH% rmdir /s /q yolo_tracking git clone https://github.com/mikel-brostrom/yolo_tracking.git cd yolo_tracking python -m pip pip install -v -e .
トラッキング・ビジョン,物体検出,セグメンテーション,姿勢推定を行う.
トラッキング・ビジョンは, 動画での物体検出やセグメンテーションにおいて,違うフレームでの結果に対して, 同一オブジェクトには同一番号を与える仕組み. YOLOv8, YOLO-NAS, YOLOX を用いた
yolo_tacking の GitHub のページ: https://github.com/mikel-brostrom/yolo_tracking
cd %HOMEPATH% rmdir /s /q yolo_tracking python examples/track.py --show --name 1 --save-mot --yolo-model yolov8n --source 0
結果は,runs という名前のディレクトリの下に保存される.
トラッキング・ビジョンの別の実行結果
cd %HOMEPATH% rmdir /s /q yolo_tracking python examples/track.py --show --name 1 --save-mot --yolo-model yolov8n-seg --source 0
結果は,runs という名前のディレクトリの下に保存される.
cd %HOMEPATH% rmdir /s /q yolo_tracking python examples/track.py --show --name 1 --save-mot --yolo-model yolov8n-pose --source 0
結果は,runs という名前のディレクトリの下に保存される.