YOLOv5を使って車両ホイール検出システムを作る

写真の中の物体を特定するシステムを作るのは難しいこともあるよね。最大の課題は、写真を撮る時の状況に関係なく、システムがちゃんと機能することを保証することだ。ライティングやカメラの角度、その他の要素が、コンピュータが車両のホイールみたいな物体を認識するのを難しくすることがあるんだ。

この記事では、YOLOv5モデルを使って、写真の中の車両のホイールを見つけるためのシステムを構築する方法を紹介するよ。この方法は、さまざまなライティングや角度でも効果的に働くことを目指していて、始めるためには少数の初期写真だけが必要なんだ。

#物体検出の課題

人間は画像の中の物体を簡単に特定できて、その情報を提供できるけど、コンピュータにそれを教えるのはずっと難しいんだ。2012年から、多くの研究者がこの問題に立ち向かうために畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に目を向けてきたよ。「YOLO」っていうのは「You Only Look Once」の略で、リアルタイムの物体検出のために特に設計された人気のあるCNNの一種なんだ。

YOLOモデルは時が経つにつれて進化してきた。最新バージョンのYOLOv5は、物体を迅速かつ正確に検出することに焦点を当てていて、カスタムモデルを作るのも簡単になってる。それでも、信頼できるシステムを作るのは依然として難しいタスクなんだ。

#車両のホイール検出器を作るステップ

このプロジェクトの目標は、さまざまなライティング条件やカメラ角度に適応できる車両のホイール検出器を作ることなんだ。ここにそのためのシンプルなステップバイステップガイドがあるよ：

1. 目的を定義する：検出器の具体的な用途を決める。例えば交通分析のための車両のホイールを数えることとかね。

2. モデルサイズを選ぶ：タスクに基づいて、適切なYOLOv5モデルサイズを選ぶ。中サイズが精度とパフォーマンスのバランスが良いことが多いんだ。

3. 物体の外観を理解する：ホイールがさまざまな状況でどう見えるかを考える。異なる角度やライティングからの画像を集める。

4. 初期画像を収集する：さまざまな角度やライティングを代表するサンプル画像を集める。最低72枚の画像が良いスタートだよ。

5. モデルをトレーニングする：初期画像を使ってモデルをトレーニングする。このプロセスでは、既存のYOLOv5モデルから重みを移すことで、プロセスを早くするんだ。

6. 合成画像を追加する：モデルを改善するために、さまざまな方向でホイールを示す3Dの合成画像を集める。

7. 画像にラベルを付ける：グラウンドトゥルースラベルを使うか、初期モデルを使って合成画像にラベルを付ける。間違ったラベルをクリーンアップする。

8. 合成画像で再トレーニングする：その後、合成画像を使ってモデルを再トレーニングする。

9. 公的データセットを取り入れる：さまざまなライティング条件でホイールを示す公的に入手可能な画像データセットを見つける。

10. 公的サンプルで洗練する：これらの公的画像にラベルを付けるために以前のモデルを使って、正確さを手動でチェックする。

11. 最終トレーニング：新しい公的画像でモデルを再トレーニングして、前回のトレーニングセッションから重みを移すことで精度を向上させる。

12. ラベリングを自動化する：最後に、モデルがこの用途のために収集した将来の画像を自動的にラベリングできるようにする。

#YOLOv5の概要

YOLOv5は物体検出のための主要なオプションの一つだよ。速度と効果で知られている。YOLOv5は、画像から基本的な特徴を抽出するバックボーンと、物体を検出して最終的な分類を行うヘッドの二つの主要な部分で構成されている。

モデルはいくつかのサイズ（小、大、中、特大）があって、ニーズに合った最適なサイズを選べる。最新バージョンにはとても小さなデバイス向けのナノサイズも含まれている。YOLOv5の強みの一つは、設定ファイルのおかげで、広範なプログラミング知識がなくても簡単にセットアップできるところだよ。

#ホイール検出器のユースケース

この車両のホイール検出器は、車のホイールの数を数えるために設計されてる。信頼できるホイール検出システムは、交通監視や料金システムにとって価値がある。目指しているのは、さまざまなライティングや角度でうまく働く方法を作ることなんだ。

#モデルサイズの選択

YOLOv5のさまざまなサイズと、各サイズが提供するパフォーマンスを考えるのは重要だよ。中サイズのモデルがパフォーマンスと精度のバランスが良いから、このタスクにはそれを選ぶことにしたんだ。

トレーニングに使う機材は、Nvidia GeForce RTX 3050 Ti GPUで、512x512ピクセルサイズの画像を処理するのに十分なメモリがあるんだ。正方形の画像を使うと、異なる形の画像を処理する際にパディングの必要が最小限に抑えられるんだ。

#ホイールの外観を理解する

ホイールはカメラの角度や車両の種類によって見え方が変わることがある。さまざまなシナリオをカバーする画像を集めるのが重要だよ。これには90度のような直線的な角度だけでなく、ホイールが部分的に隠れていたりぼやけているような複雑な状況も含めるべきなんだ。

#初期モデルのトレーニング

初期画像が集まったら、それにラベルを付ける必要がある。このステップは、興味のある物体の周りにバウンディングボックスを描くためのツールを使って行えるよ。

ラベリングが終わったら、これらの初期画像を使ってモデルをトレーニングする。損失や平均適合率のような指標を監視して、モデルがどれだけうまく機能しているかを評価するんだ。初期の結果はしっかりとしたパフォーマンスを示すことが多いけど、モデルを検証するためには、以前に見たことがない画像で確認することが重要なんだ。

#合成画像を使う

モデルがさまざまなホイールの形や方向から学べるように、合成画像を集めるよ。これらの画像は、精度を保証するために手動でラベルを付けてから、さらなるトレーニングに使うんだ。

新しい画像でモデルがうまく機能することを目指している。これは、収集した画像と合成画像の両方でモデルがどれだけ正確にホイールを検出できるかを調べることで測定されるよ。

#公的データセットを使って精度を向上させる

CompCarsのような公的データセットは、モデルを改善するために役立つよ。これらのデータセットは、ホイール検出器のトレーニングに欠かせないさまざまな車両画像を提供している。これらのデータセットから画像を収集したら、トレーニングプロセスに含める前にラベルを付けてレビューすることが重要なんだ。

#クロッピングの重要性

トレーニングプロセスで学んだ重要な教訓の一つは、ホイールに焦点を当てるために画像をクロッピングする必要があることだったよ。周りの詳細をあまりにも多く含めてしまうと、モデルが混乱して精度が下がることがある。ホイールに特に焦点を当てて画像をクロッピングすると、パフォーマンスが大幅に向上することが証明されてるんだ。

#モデルの最終評価

数回のトレーニングと洗練の後、最終モデルはさまざまな指標に対して評価されるよ。初期とその後のフェーズの結果を比較して、全体的な改善を評価するんだ。モデルがさまざまな条件下で信頼性高く車両のホイールを検出できることが明らかになったよ。

#制限事項と今後の方向性

モデルの効果にも限界があるよ。重要な要素の一つは入力画像のサイズで、最終的な推論には正方形の画像が推奨されている。今後の作業では、より良いトレーニングと精度のためにグラウンドトゥルースラベルを提供するシミュレーションを使うことが有益かもしれない。

また、セマンティックセグメンテーションのようなより複雑なタスクのための機能を追加することも改善の余地があるかもしれない。この車両のホイール検出器は信頼性のあるレベルに達していて、将来の改善のためのしっかりとした基盤として機能している。経験から、信頼できる機械学習モデルを構築する際の反復的な開発と分析の重要性が浮き彫りになり、継続的な学習と評価が現実世界のアプリケーションでの精度と効果を高めることにつながるんだ。