YOLO 一開始其實只是一篇論文，v2, v3….又是進化的論文。要詳細了解每一篇的論文，絕對要花很多時間研讀，更何況到目前為止共有 8 篇。

v1 : 2015年 Joseph Redmon/Ali Farhadi
v2 : 2016/12/25
v3 : 2018/04/08 : Joseph 退出
v4 : 2020 04/23 台灣、俄羅斯 : darknet
v5 : 2020/05/18 Glenn Jocher/ultralytics/Pytorch :
v6 : 20220623 : 美國
v7 : 2022/07/12 : 台灣
v8 : 2023/01/10 ultralytics

原由

1991 年魔鬼終結者 2 這部電影出現很多驚人的橋段，如下圖所示。

一部 “機器” 竟然能判斷這個是 “人類”，甚至還能丈量尺寸大小。這畫面對當時的人非常震憾，也覺得這個導演是個天才。

丈量尺寸的方法，是有紅外線等方式精準測量。但判讀 “人類” 這件事經過 30 年的研發，才發展出可以 “大約” 辨識 “人類” 的演算法。

附帶提一件事，本人也因為這部電腦，在30年前就開始走入 Linux 的世界。

安裝

v8 版直接由 pip 安裝 ultralytics 套件即可，不用像 v7 版還要手動下載 github 原始碼那麼麻煩。

但是 ultralytics 會自動安裝無法使用 cuda 的 Pytorch，所以請先安裝可用 cuda 的 Pytorch，然後才安裝 ultralytics。

pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio===2.0.2+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch_stable.html
pip install ultralytics

偵測

直接在 Terminal 執行如下指令，此指令會自動下載 “yolov8n.pt” 權重，偵測的結果放置在 ./run/detect/predict目錄下。

yolo predict model=yolov8n.pt source="https://ultralytics.com/images/bus.jpg"

其它權重下載

上述的 yolov8n.pt 又稱為預訓練權重(pretrain)，由官網使用 coco 資料集所訓練出來的權重。除了可以用來偵測 80 種物件外，也可以用來訓練其它資料集的權重，可以到如下網址下載。

https://github.com/ultralytics/ultralytics 網站往下拉就有預訓練權重可供下載。預訓練權重有 yolov8n、yolov8s、yolov8m、yolov8l、yolov8x 共 5 種，愈往下愈精準但速度愈慢。請將下載的 .pt 檔儲存在專案目錄下。

使用程式碼偵測

import YOLO 產生 model 模型，然用 model.predict() 即可偵測，傳入裏面的參數，可以是圖片檔名，也可以是讀入記憶体的 cv2 格式。

results[0].boxes.cls 是偵測到的物件索引編號，為 torch 格式。results[0].boxes.xyxy 則是所有物件方框的座標。

import platform
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
from ultralytics import YOLO
import pylab as plt

def text(img, text, xy=(0, 0), color=(0, 0, 0), size=12):
    pil = Image.fromarray(img)
    s = platform.system()
    if s == "Linux":
        font =ImageFont.truetype('/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-zenhei.ttc', size)
    elif s == "Darwin":
        font = ImageFont.truetype('....', size)
    else:
        font = ImageFont.truetype('simsun.ttc', size)
    ImageDraw.Draw(pil).text(xy, text, font=font, fill=color)
    return np.asarray(pil)

model=YOLO('yolov8x.pt')

img=cv2.imdecode(np.fromfile("street.jpg", dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
img=img[:,:,::-1].copy()#一定要 copy，否則無法畫框線
#results=model.predict("street.jpg")
results=model.predict(img)

print('物件種類 : ',results[0].boxes.cls)#cls : class
print('座標 : ',results[0].boxes.xyxy)
#print(results[0].names)#列出80種物件的索引及名稱
# for i in results[0].boxes.cls:
#     idx=int(i.cpu().numpy())
#     print(idx, results[0].names[idx])
names=[results[0].names[int(i.cpu().numpy())] for i in results[0].boxes.cls]
boxes=results[0].boxes.xyxy

for box, name in zip(boxes, names):
    box=box.cpu().numpy()
    print(name, box)
    x1 = int(box[0])
    y1 = int(box[1])
    x2 = int(box[2])
    y2 = int(box[3])
    img=cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0), 1)
    img=text(img, name, (x1, y1-20), color=(0,0,255), size=16)
plt.imshow(img)
plt.show()

YOLOV8 安裝

原由

安裝

偵測

其它權重下載

使用程式碼偵測

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