YOLOv5のROSパッケージ
- OS: Ubuntu20.04
- ROS distribution: Noetic
- python : 3.8.10
- pytorch : 1.13.1
- package : sobit_common
yolov5_rosのインストール
cd catkin_ws/src/
git clone https://github.com/TeamSOBITS/yolov5_ros.git
sobit_common(2023/3/1時点ではbranchをfeature/box_to_tfを使用してください。)のインストール
cd catkin_ws/src/
git clone https://github.com/TeamSOBITS/sobit_common.git
/yolov5_ros/src のディレクトリにyolov5の公式パッケージをインストールしてください。
cd yolov5_ros/src/
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
必要なpython moduleのインストール
cd yolov5_ros/src/yolov5
python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 -m pip uninstall utils
BoundingBox, BoundingBoxes, StringArray, ObjectPose, ObjectPoseArray, Image, CompressedImage,
YOLOv5
# azure_kinect
roslaunch yolov5_ros azure_yolov5.launch
# realsense
roslaunch yolov5_ros realsense2_yolov5.launch
YOLOv5 + PCL
# azure_kinect
roslaunch yolov5_ros azure_yolov5_with_tf.launch
# realsense
roslaunch yolov5_ros realsense2_yolov5_with_tf.launch
python3 train.py --imgsz 640 --batch 8 --epochs 300 --data '/home/sobits/catkin_ws/src/yolov5_ros/src/yolov5/datasets/shelf_ak/train.yaml' --weights yolov5s.pt
python3 -m tensorboard.main --logdir=runs/train/
-
'weights` weightファイルのファイルパス
-
'confidence_threshold` 認識のスコアのしきい値
-
'iou_threshold` iouのしきい値
-
'inference_size_h` 入力画像の幅
-
'inference_size_w` 入力画像の横
-
'input_image_topic`(/rgb/image_raw) 入力画像のtopic
-
'output_topic`(objects_rect) yolov5の推論結果
-
'`
-
'/camera/rgb/image_raw` (sensor_msgs/Image)
YOLOv5の入力画像
-
'/camera/depth/points` (sensor_msgs/PointCloud2) ポイントクラウドの入力
- 'output_image_topic`(/yolov5/image_out) yolov5の推論結果を画像