YOLOv7_Colab7

YOLO V7 on Google Colaboratory4-3 †

　これまでのカスタム・データセットによる追加学習の結果をまとめてみる。

YOLO V7 on Google Colaboratory4-3
- 「じゃんけん」カスタムデータによる学習モデルまとめ
- 更新履歴
参考資料

※ 最終更新:2023/09/12　

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「じゃんけん」カスタムデータによる学習モデルまとめ †

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YOLO V7 学習モデルの種類 †

YOLOv7 モデルの FPS 比較

It is worth noting that none of the YOLOv7 models are meant for mobile devices/mobile CPUs (as mentioned in the YOLOv7 paper). 

・YOLOv7-Tiny, YOLOv7, and YOLOv7-W6 are meant for edge GPU, normal (consumer) GPU, and cloud GPU, respectively.
・YOLOv7-E6 and YOLOv7-D6, and YOLOv7-E6E are also meant for high-end cloud GPUs only.

　※ 引用 → YOLOv7 Object Detection Paper Explanation & Inference

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データセット④ 「janken4_dataset」 †

画像データ一覧

pixel:
640x480

train:
480
valid:
120

学習結果の比較

モデル名	yolov7-tiny _custom4_60.pt	yolov7 _custom4_60.pt	yolov7_tr _custom4_60.pt	yolov7x _custom4_60.pt	yolov7x_tr _custom4_60.pt
元モデル	yolov7-tiny	yolov7	yolov7_training	yolov7x	yolov7x_training
バッチ数	16	16	16	16	16
学習回数	60	60	60	50	16
混同行列 Confusion Matrix
評価指標
Precision Curve
Recall Curve
Precision-Recall Curve
F1-score

OpenVINO™ での推論実行結果の比較

モデル名	yolov7-tiny _custom4_60.onnx	yolov7 _custom4_60.onnx	yolov7_tr _custom4_60.onnx	yolov7x _custom4_60.onnx	yolov7x_tr _custom4_60.onnx
janken3 .jpg
janken2 .jpg
janken .jpg
janken _test .mp4
janken _test2 .mp4
実行速度 fps※1	9,16	2.36	2.28	1.44	1.36
実行速度 fps※2	19.90	7.06	7.62	4.62	4.70
実行速度 fps※3	16.20	5.20	5.24	3.30	3.36
実行速度 fps※4	10.44	2.26	2.28	1.30	1.34

※	GPU	CPU	実行マシン
1	Intel® HD Graphics 530	Intel® Core™ i7-6700	HP EliteDesk800 G2 SFF (第6世代 Core™ i7 CPU搭載デスクトップ)
2	Intel® Iris® Xe Graphics	Intel® Core™ i7-1260P	DELL XPS Plus 9320 (第12世代 Core™ i7 CPU搭載ノート)
3	Intel® Iris® Xe Graphics	Intel® Core™ i7-1185G7	DELL Latitude 7520 (第11世代 Core™ i7 CPU搭載ノート)
4	Intel® UHD Graphics	Intel® Core™ i5-10210U	Intel® NUC BXNUC10I5FNH (第10世代 Core™ i5 CPU搭載ミニPC)

OpenVINO™ での推論実行コマンド（結果保存なし）
・実行ディレクトリへ切り替える

(py38a) PS > cd /anaconda_win/work/yolov7

・学習済みモデル「yolov7-tiny_custom4_60/weights/best.onnx」

入力ソース	コマンド
janken3.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7-tiny_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken3.jpg -d GPU
janken2.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7-tiny_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken2.jpg -d GPU
janken.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7-tiny_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken.jpg -d GPU
janken_test.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7-tiny_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test.mp4 -d GPU
janken_test2.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7-tiny_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test2.mp4 -d GPU
カメラ画像	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7-tiny_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i cam -d GPU

・学習済みモデル「yolov7_custom4_60/weights/best.onnx」

入力ソース	コマンド
janken3.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken3.jpg -d GPU
janken2.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken2.jpg -d GPU
janken.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken.jpg -d GPU
janken_test.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test.mp4 -d GPU
janken_test2.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test2.mp4 -d GPU
カメラ画像	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i cam -d GPU

・学習済みモデル「yolov7_tr_custom4_60/weights/best.onnx」

入力ソース	コマンド
janken3.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_tr_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken3.jpg -d GPU
janken2.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_tr_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken2.jpg -d GPU
janken.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_tr_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken.jpg -d GPU
janken_test.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_tr_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test.mp4 -d GPU
janken_test2.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_tr_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test2.mp4 -d GPU
カメラ画像	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_tr_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i cam -d GPU

・学習済みモデル「yolov7x_custom4_60/weights/best.onnx」

入力ソース	コマンド
janken3.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken3.jpg -d GPU
janken2.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken2.jpg -d GPU
janken.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken.jpg -d GPU
janken_test.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test.mp4 -d GPU
janken_test2.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test2.mp4 -d GPU
カメラ画像	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i cam -d GPU

・学習済みモデル「yolov7x_tr_custom4_60/weights/best.onnx」

入力ソース	コマンド
janken3.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_tr_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken3.jpg -d GPU
janken2.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_tr_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken2.jpg -d GPU
janken.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_tr_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken.jpg -d GPU
janken_test.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_tr_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test.mp4 -d GPU
janken_test2.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_tr_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test2.mp4 -d GPU
カメラ画像	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_tr_custom4_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i cam -d GPU

　※1 インテル製 GPU を使用しないときは「-d GPU」オプションを除く

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データセット③ 「janken3_dataset」 †

画像データ一覧

pixel:
640x480

train:
480
valid:
120

学習結果の比較

モデル名	yolov7-tiny _custom3_60.pt	yolov7 _custom3_60.pt	yolov7_tr _custom3_60.pt	yolov7x _custom3_60.pt	yolov7x_tr _custom3_60.pt
元モデル	yolov7-tiny	yolov7	yolov7_training	yolov7x	yolov7x_training
バッチ数	16	16	16	16	16
学習回数	60	60	60	50	16
混同行列 Confusion Matrix
評価指標
Precision Curve
Recall Curve
Precision-Recall Curve
F1-score

OpenVINO™ での推論実行結果の比較

モデル名	yolov7-tiny _custom3_60.onnx	yolov7 _custom3_60.onnx	yolov7_tr _custom3_60.onnx	yolov7x _custom3_60.onnx	yolov7x_tr _custom3_60.onnx
janken3 .jpg
janken2 .jpg
janken .jpg
janken _test .mp4
janken _test2 .mp4
実行速度 fps※1	9.28	1.44	2.28	1.44	1.38
実行速度 fps※2	19.98	4.62	7.52	4.62	4.82
実行速度 fps※3	15.80	3.30	5.64	3.62	3.52
実行速度 fps※4	10.74	1.30	2.20	1.26	1.38

※	GPU	CPU	実行マシン
1	Intel® HD Graphics 530	Intel® Core™ i7-6700	HP EliteDesk800 G2 SFF (第6世代 Core™ i7 CPU搭載デスクトップ)
2	Intel® Iris® Xe Graphics	Intel® Core™ i7-1260P	DELL XPS Plus 9320 (第12世代 Core™ i7 CPU搭載ノート)
3	Intel® Iris® Xe Graphics	Intel® Core™ i7-1185G7	DELL Latitude 7520 (第11世代 Core™ i7 CPU搭載ノート)
4	Intel® UHD Graphics	Intel® Core™ i5-10210U	Intel® NUC BXNUC10I5FNH (第10世代 Core™ i5 CPU搭載ミニPC)

OpenVINO™ での推論実行コマンド（結果保存なし）
・実行ディレクトリへ切り替える

(py38a) PS > cd /anaconda_win/work/yolov7

・学習済みモデル「yolov7-tiny_custom3_60/weights/best.onnx」

入力ソース	コマンド
janken3.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7-tiny_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken3.jpg -d GPU
janken2.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7-tiny_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken2.jpg -d GPU
janken.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7-tiny_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken.jpg -d GPU
janken_test.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7-tiny_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test.mp4 -d GPU
janken_test2.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7-tiny_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test2.mp4 -d GPU
カメラ画像	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7-tiny_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i cam -d GPU

・学習済みモデル「yolov7_custom3_60/weights/best.onnx」

入力ソース	コマンド
janken3.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken3.jpg -d GPU
janken2.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken2.jpg -d GPU
janken.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken.jpg -d GPU
janken_test.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test.mp4 -d GPU
janken_test2.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test2.mp4 -d GPU
カメラ画像	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i cam -d GPU

・学習済みモデル「yolov7_tr_custom3_60/weights/best.onnx」

入力ソース	コマンド
janken3.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_tr_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken3.jpg -d GPU
janken2.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_tr_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken2.jpg -d GPU
janken.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_tr_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken.jpg -d GPU
janken_test.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_tr_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test.mp4 -d GPU
janken_test2.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_tr_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test2.mp4 -d GPU
カメラ画像	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7_tr_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i cam -d GPU

・学習済みモデル「yolov7x_custom3_60/weights/best.onnx」

入力ソース	コマンド
janken3.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken3.jpg -d GPU
janken2.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken2.jpg -d GPU
janken.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken.jpg -d GPU
janken_test.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test.mp4 -d GPU
janken_test2.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test2.mp4 -d GPU
カメラ画像	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i cam -d GPU

・学習済みモデル「yolov7x_tr_custom3_60/weights/best.onnx」

入力ソース	コマンド
janken3.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_tr_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken3.jpg -d GPU
janken2.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_tr_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken2.jpg -d GPU
janken.jpg	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_tr_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Images/janken.jpg -d GPU
janken_test.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_tr_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test.mp4 -d GPU
janken_test2.mp4	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_tr_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i ../../Videos/janken_test2.mp4 -d GPU
カメラ画像	python object_detect_yolo7.py -m ../yolov7-main/runs/train/yolov7x_tr_custom3_60/weights/best.onnx -l janken.names_jp -i cam -d GPU

　※1 インテル製 GPU を使用しないときは「-d GPU」オプションを除く

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用語解説 †

統計学／機械学習における PR-AUC（Area Under the Precision-Recall Curve、AUPRC、AUC-PR）とは
　※ 引用 → PR-AUC / AUC-PR とは

　統計学／機械学習におけるPR-AUC（Area Under the Precision-Recall Curve、AUPRC、AUC-PR）とは、（基本的に）二値分類のタスク（問題）に対する評価指標の一つで、「PR曲線（後述）の下の面積」を意味する。別名でAP（Average Precision：平均適合率）とも呼ばれる。0.0（＝0％）～1.0（＝100％）の範囲の値になり、1.0に近づくほどより良い。例えば機械学習のモデルによる予測が全て正解（＝図1のideal curve：理想の曲線）だった場合、PR-AUC値は1.0になる（＝予測性能が高い）。

　PR曲線（Precision-Recall Curve、適合率-再現率の曲線）とは、縦軸に適合率（Precision）、横軸に再現率（Recall）を取ってプロットした場合の曲線、つまり適合率と再現率の関係を表現したグラフのことである（図 →）。通常、適合率と再現率はトレードオフ関係にあるため、再現率（横軸）の数値が大きくなるにつれて、適合率（縦軸）は小さくなる。

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更新履歴 †

2023/08/18 初版
2023/09/11 改訂

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参考資料 †

YOLOv7 について

学習パラメータ・評価指標
- 【初心者向け】機械学習におけるクラス分類の評価指標の解説
- ［評価指標］PR-AUC（Area Under the Precision-Recall Curve：PR曲線の下の面積）／AP（Average Precision）とは？

最新の20件