ラズパイ4にYOLOv5を実装します

Raspberry Pi 4でYOLOv5を動作させるための手順を公開します。 Raspberry Pi 4にDockerをインストールし、Dockerコンテナ上にPytorchやnumpy、OpenCV等をプリインストールしたマシンラーニングコンテナを作成して、そのマシンラーニングコンテナからYOLOv5を実行する手法を説明します。 実際に試してみましたが、Web上にある記事では、デバイスの前提条件まで記載されておらず、その通りにやってもYOLOv5は動作しないことが多いです。 出品する手順通りに進めればYOLOv5を動作させ以下のことができます。 Raspberry PiにUSBカメラまたはラズパイカメラを接続し、カメラの映像から対象物を検知。 注意事項 ・対象物はYOLOv5でトレーニング済みの80種類となります。 ・Raspberry PiのためGPUが使用できず、10秒に1回程度の物体検知となります。 ・USBカメラはロジクールC270で確認しています。 ・ラズパイカメラはRaspberry Piカメラモジュール(CSI接続)は非対応です。