その12021/10/27に公開・約2,900字ツイートM1#物体検知#ローモバtechこれhttps://github.com/ultralytics/yolov5インストール上記URLの通りやって詰まったところのメモです。申し上げますと、中途半端に開発環境の整備状態した状態からスタートしているので、以下だけでは不足しているものも多々あると思います。その際は各自解決をお願いします。scipyインストール問題の解決方法openblasが足りていませんでした。'_lzma'の解決方法pyenv使っています。YOLOは描画にpandasで使っているんですね。最終的に要らないとは思いますが。https://gokugetsu.plala.jp/【pandas】userwarning-could-not-import-the-lzma-module-が発生する/torchとtorchvisionのバージョン整合インストール後にはまった問題です。torchでバージョン整合を確認してください。私はtorchのバージョンを1.10.0から1.9.0に変更する必要がありました。https://github.com/pytorch/vision#installation[追記]torchとtorchvisionについて何が原因かわかりませんが、環境を再構築しようとした際にインストールできませんでした。以下のPipfileで無理矢理解決しました。"https://download.pytorch.org/whl/cpu/torchvision-0.10.0-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl"}インストールPythonの仮想環境構築にはpipenvを使っています。scipyのビルドに結構な時間がかかります。yolov5/requirements.txtdetect.pyチュートリアル通りに使ってみます。runs/detect/exp2ローモバここから本題で、ローモバでYOLOv5(物体検出)を使って何がやりたいのか、という話です。3Dローモバって3Dなんです。3Dで何が起こるかというと、例えば領地内で上下にスワイプすると商船の大きさが変わります。多くの自動化プログラムの画像認識では、テンプレートとなる画像との一致度から判定します。一般的な画像認識(テンプレートマッチング)は大きさの変化に非常に弱いです。いう意味で、領地外の3D化のアップデートはボットの排除に非常に有効です(特に低レベルなプログラマーの作るボットにとって)。皆さんの周りでボットが動いていない、または消えてしまっていませんか?ただのクソアプデじゃなかったんです。detect.pyここから利用規約的に微妙なところがありますが、ご了承ください。領地内のスクショをdetect.pyに通してみました。スーツケースと携帯電話が見つかったようです笑detect.pyは一般的な物体の学習済みのモデルを元に物体検知しています。スーツケースが出てくるわけです。今回は領地内の様々な建物を学習させたモデルを作成しようと思います。ツイートikarino99ローモバ歴1年微課金プレーヤーです。魔獣討伐について書きます。バッジを贈って著者を応援しようバッジを受け取った著者にはZennから現金やAmazonギフト券が還元されます。約2,900字ikarino99ローモバ歴1年微課金プレーヤーです。魔獣討伐について書きます。'_lzma'の解決方法torchとtorchvisionのバージョン整合[追記]torchとtorchvisionについてインストールdetect.pyローモバ3Ddetect.pyZennエンジニアのための情報共有コミュニティAboutZennについて運営会社お知らせ・リリースGuides使い方Publicationよくある質問LinksTwitterGitHubメディアキットLegal利用規約プライバシーポリシ。