--- comments: true description: YOLOv5uは、改良された精度と速度のトレードオフと、さまざまな物体検出タスク向けの多数の事前トレーニングモデルを備えたYOLOv5モデルの進化バージョンです。 keywords: YOLOv5u, 物体検出, 事前トレーニングモデル, Ultralytics, Inference, Validation, YOLOv5, YOLOv8, アンカーフリー, オブジェクトフリー, リアルタイムアプリケーション, 機械学習 --- # YOLOv5 ## 概要 YOLOv5uは、物体検出方法論の進歩を表しています。Ultralyticsが開発した[YOLOv5](https://github.com/ultralytics/yolov5)モデルの基本アーキテクチャを起源とするYOLOv5uは、アンカーフリーでオブジェクトフリーの分割ヘッドを採用しており、以前の[YOLOv8](yolov8.md)モデルで導入された特徴です。この適応により、モデルのアーキテクチャが洗練され、物体検出タスクにおける改善された精度と速度のトレードオフが実現されます。経験的な結果と派生した特徴から明らかなとおり、YOLOv5uは、研究と実用の両方で堅牢なソリューションを求める人々にとって効率的な選択肢です。 ![Ultralytics YOLOv5](https://raw.githubusercontent.com/ultralytics/assets/main/yolov5/v70/splash.png) ## 主な特徴 - **アンカーフリーな分割Ultralyticsヘッド：** 伝統的な物体検出モデルは、事前に定義されたアンカーボックスを使用してオブジェクトの位置を予測します。しかし、YOLOv5uはこのアプローチを近代化しています。アンカーフリーな分割Ultralyticsヘッドを採用することで、より柔軟かつ適応性のある検出メカニズムが確保され、さまざまなシナリオでのパフォーマンスが向上します。 - **最適化された精度と速度のトレードオフ：** 速度と精度はしばしば反対の方向に引っ張られます。しかし、YOLOv5uはこのトレードオフに挑戦しています。リアルタイムの検出を確保しながら、精度を損なうことなく、キャリブレーションされたバランスを提供します。この機能は、自動車、ロボット工学、リアルタイムビデオ解析など、迅速な応答を必要とするアプリケーションに特に有用です。 - **さまざまな事前トレーニングモデル：** 異なるタスクには異なるツールセットが必要であることを理解して、YOLOv5uはさまざまな事前トレーニングモデルを提供しています。Inference、Validation、Trainingに焦点を当てていても、ユーザーには待ち受けている特別に調整されたモデルがあります。この多様性により、ワンサイズがすべての解決策ではなく、一意の課題に特化したモデルを使用することができます。 ## サポートされるタスクとモード 各種の事前トレーニング済みのYOLOv5uモデルは、[物体検出](../tasks/detect.md)タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。[Inference](../modes/predict.md)、[Validation](../modes/val.md)、[Training](../modes/train.md)、および[Export](../modes/export.md)などのさまざまなモードをサポートしているため、開発から展開まで幅広いアプリケーションに適しています。 | モデルの種類 | 事前トレーニング済みの重み | タスク | 推論 | 汎化 | トレーニング | エクスポート | |---------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------|----|----|--------|--------| | YOLOv5u | `yolov5nu`, `yolov5su`, `yolov5mu`, `yolov5lu`, `yolov5xu`, `yolov5n6u`, `yolov5s6u`, `yolov5m6u`, `yolov5l6u`, `yolov5x6u` | [物体検出](../tasks/detect.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | この表では、YOLOv5uモデルのバリアントについて詳細な概要を提供し、物体検出タスクでの適用可能性と、[Inference](../modes/predict.md)、[Validation](../modes/val.md)、[Training](../modes/train.md)、[Export](../modes/export.md)などのさまざまな操作モードのサポートを強調しています。この包括的なサポートにより、ユーザーは広範な物体検出シナリオでYOLOv5uモデルの機能を十分に活用することができます。 ## パフォーマンスメトリクス !!! パフォーマンス === "検出" [COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco/)でトレーニングされたこれらのモデルを使用した使用例については、[検出ドキュメント](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/)を参照してください。これらのモデルには80の事前トレーニングクラスが含まれています。 | モデル | YAML | サイズ
(pixels) | mAPval
50-95 | 速度
CPU ONNX
(ms) | 速度
A100 TensorRT
(ms) | パラメータ
(M) | FLOPS
(B) | |-------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------|----------------------|----------------------------|-------------------------------------|----------------------|-------------------| | [yolov5nu.pt](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov5nu.pt) | [yolov5n.yaml](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/models/v5/yolov5.yaml) | 640 | 34.3 | 73.6 | 1.06 | 2.6 | 7.7 | | [yolov5su.pt](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov5su.pt) | [yolov5s.yaml](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/models/v5/yolov5.yaml) | 640 | 43.0 | 120.7 | 1.27 | 9.1 | 24.0 | | [yolov5mu.pt](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov5mu.pt) | [yolov5m.yaml](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/models/v5/yolov5.yaml) | 640 | 49.0 | 233.9 | 1.86 | 25.1 | 64.2 | | [yolov5lu.pt](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov5lu.pt) | [yolov5l.yaml](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/models/v5/yolov5.yaml) | 640 | 52.2 | 408.4 | 2.50 | 53.2 | 135.0 | | [yolov5xu.pt](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov5xu.pt) | [yolov5x.yaml](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/models/v5/yolov5.yaml) | 640 | 53.2 | 763.2 | 3.81 | 97.2 | 246.4 | | | | | | | | | | | [yolov5n6u.pt](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov5n6u.pt) | [yolov5n6.yaml](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/models/v5/yolov5-p6.yaml) | 1280 | 42.1 | 211.0 | 1.83 | 4.3 | 7.8 | | [yolov5s6u.pt](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov5s6u.pt) | [yolov5s6.yaml](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/models/v5/yolov5-p6.yaml) | 1280 | 48.6 | 422.6 | 2.34 | 15.3 | 24.6 | | [yolov5m6u.pt](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov5m6u.pt) | [yolov5m6.yaml](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/models/v5/yolov5-p6.yaml) | 1280 | 53.6 | 810.9 | 4.36 | 41.2 | 65.7 | | [yolov5l6u.pt](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov5l6u.pt) | [yolov5l6.yaml](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/models/v5/yolov5-p6.yaml) | 1280 | 55.7 | 1470.9 | 5.47 | 86.1 | 137.4 | | [yolov5x6u.pt](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov5x6u.pt) | [yolov5x6.yaml](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/models/v5/yolov5-p6.yaml) | 1280 | 56.8 | 2436.5 | 8.98 | 155.4 | 250.7 | ## 使用例 この例では、単純なYOLOv5のトレーニングと推論の使用例を提供します。これらと他の[モード](../modes/index.md)の完全なドキュメントについては、[Predict](../modes/predict.md)、[Train](../modes/train.md)、[Val](../modes/val.md)、[Export](../modes/export.md)のドキュメントページを参照してください。 !!! Example "例" === "Python" Pythonでモデルインスタンスを作成するには、PyTorchの事前トレーニング済みの`*.pt`モデルおよび構成`*.yaml`ファイルを`YOLO()`クラスに渡すことができます。 ```python from ultralytics import YOLO # COCOで事前トレーニング済みのYOLOv5nモデルをロードする model = YOLO('yolov5n.pt') # モデル情報を表示する（任意） model.info() # COCO8の例のデータセットでモデルを100エポックトレーニングする results = model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640) # YOLOv5nモデルを使用して'bus.jpg'画像で推論を実行する results = model('path/to/bus.jpg') ``` === "CLI" CLIコマンドを使用してモデルを直接実行することもできます。 ```bash # COCOで事前トレーニング済みのYOLOv5nモデルをロードし、COCO8の例のデータセットで100エポックトレーニングする yolo train model=yolov5n.pt data=coco8.yaml epochs=100 imgsz=640 # COCOで事前トレーニング済みのYOLOv5nモデルをロードし、'bus.jpg'画像で推論を実行する yolo predict model=yolov5n.pt source=path/to/bus.jpg ``` ## 引用および謝辞 研究でYOLOv5またはYOLOv5uを使用する場合は、以下のようにUltralytics YOLOv5リポジトリを引用してください： !!! Quote "" === "BibTeX" ```bibtex @software{yolov5, title = {Ultralytics YOLOv5}, author = {Glenn Jocher}, year = {2020}, version = {7.0}, license = {AGPL-3.0}, url = {https://github.com/ultralytics/yolov5}, doi = {10.5281/zenodo.3908559}, orcid = {0000-0001-5950-6979} } ``` なお、YOLOv5モデルは[AGPL-3.0](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/LICENSE)および[Enterprise](https://ultralytics.com/license)ライセンスの下で提供されています。