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