Comment utiliser YOLOv7 sur image facilement ? – Meilleur Tutoriel

Dans cet article, nous allons apprendre à utiliser YOLOv7 : comment l’implémenter, comprendre les résultats et utiliser différents poids !

YOLOv7 est la deuxième version de YOLO qui est publiée cette année 2022.

YOLO signifie You Only Look Once. C’est un modèle de Deep Learning utilisé pour la détection sur les images et les vidéos.

La première version de YOLO a été publiée en 2016. Depuis, des mises à jour fréquentes sont effectuées avec les dernières améliorations : calcul plus rapide, meilleure précision.

Nous avons déjà publié un tutoriel sur comment utiliser YOLOv6. Cet article sera assez similaire car nous voulons nous en tenir aux bases.

Nous utiliserons la même image comme test pour comparer les performances des deux modèles… mais gardez à l’esprit que la performance sur une image n’est pas la performance du modèle entier. C’est juste une indication pour commencer à comprendre les deux modèles.

Voici les résultats de YOLOv7 comparé aux autres versions sur le dataset COCO :

YOLOv7 results

Maintenant, voyons comment l’utiliser !

Comment utiliser YOLOv7 ?

Les lignes de code suivantes fonctionne pour tout instance de Notebook/Colab. Si vous souhaitez exécuter YOLOv6 sur un terminal/en local, il suffit de supprimer le premier « ! » ou « % » de chaque ligne de code.

Pour utiliser YOLOv7, nous devons d’abord télécharger le dépôt Github !

Pour cela, nous allons utiliser la commande git clone pour le télécharger sur notre Notebook :

!git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git

Ensuite, on se place dans le dossier qu’on vient de télécharger :

%cd yolov7

Puis, nous devons installer toutes les bibliothèques nécessaires pour utiliser YOLOv6.

Les bibliothèques principales sont les suivantes :

  • matplotlib
  • numpy
  • opencv-python
  • Pillow
  • PyYAML
  • requests
  • scipy
  • torch
  • torchvision
  • tqdm
  • protobuf

Heureusement pour nous, une seule ligne de code suffit pour installer toutes ces dépendances :

!pip install -r requirements.txt

Il faut ensuite télécharger les poids du Réseau de Neurones.

Avec la commande git clone, nous avons téléchargé toute l’architecture du Réseau de Neurones (couches du modèle, fonctions pour l’entrainer, l’utiliser, l’évaluer, …) mais pour l’utiliser, nous avons également besoin des poids.

Dans un Réseau de Neurones, les poids sont les informations obtenues par le modèle pendant l’entraînement.

Vous pouvez télécharger manuellement n’importe quelle version des poids ici, puis mettre le fichier dans le dossier yolov7.

Ou téléchargez facilement une des version avec cette ligne de code :

!wget https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-e6e.pt

Au moment où j’écris cet article, YOLOv7 vient d’être publié. Des mises à jour peuvent avoir lieu et les poids peuvent changer, ainsi que l’URL de leur dépôt. Si le lien ne fonctionne plus, consultez ce Github pour obtenir la dernière version.

Une dernière chose avant d’utiliser le modèle : uploadez votre image !

Soit une seule image, soit plusieurs dans un dossier (YOLOv7 peut traiter plusieurs images à la fois).

Vous n’avez pas d’images disponible ? Vous pouvez simplement télécharger notre image de test en une ligne de code :

!wget https://raw.githubusercontent.com/tkeldenich/How_to_use_YOLOv7_Tutorial/main/man_cafe.jpg
man_cafe.jpg – source

ENFIN, nous pouvons utiliser YOLOv7 !

Pour cela, nous allons appeler le fichier detect.py.

Le code python contenu dans ce fichier va lancer la détection pour nous.

Nous devons seulement indiquer quelques paramètres importants, dans notre cas :


CRÉER TON APPLICATION IA !


Reçois tes 5 JOURS De Formation GRATUITE Pour Apprendre À Créer Ton APPLICATION d’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE !


Tous les fondamentaux de la création d’Application IA : les approches, les outils et techniques, les librairies et framework, et bien d'autres !

Découvres étape par étape la création d’application de Deep Learning (tu apprendras même à trouver des idées d’appli !).

En bonus, tu recevras notre Guide Ultime du Deep Learning !


  • les poids que nous utilisons : --weights yolov7-e6e.pt
  • l’image sur laquelle nous voulons appliquer la détection : --source ./man_cafe.jpg
!python detect.py --weights yolov7-e6e.pt --source ./man_cafe.jpg

Si vous utilisez votre propre image ou dossier, changez seulement cette dernière partie en ./votre_chemin.

Comprendre nos résultats

Vous trouverez le résultat de la détection dans le dossier yolov7/runs/detect/exp/

Attention ici, si vous faites plusieurs expérimentations, un nouveau dossier expN sera créé. Pour votre deuxième expérimentation, ce sera exp2. Pour la troisième, exp3, etc.

Voici notre résultat :

YOLOv7-e6e results on man_cafe.jpg

Tout d’abord, nous pouvons voir que YOLOv7 a une très bonne capacité de détection. Il détecte même la personne juste derrière notre personnage principal.

Vous pouvez voir qu’il indique même la confiance avec laquelle il détecte les objets/personnes. La plupart des objets évidents sont détectés avec un seuil de confiance élevé. En comparaison YOLOv6, il détecte tous les objets sur le premier plan : deux ordinateurs, un téléphone portable, un livre, une tasse. Sur cette image, YOLOv7 est vraiment impressionnant !

Pour l’instant, nous avons un seuil de confiance par défaut de 0,25. Cela signifie que toute détection en dessous du seuil de confiance de 25% sera supprimée.

Le seuil de confiance définit la valeur minimale de confiance à laquelle la détection doit être maintenue.

Il détecte avec 34% de confiance qu’il y a une bouteille sur la table de gauche. Ce qui signifie que YOLOv6 n’est pas du tout sûr de cette prédiction.

Et si nous voulions augmenter ce seuil ?

C’est possible lors du lancement de YOLOv7.

Rappelez-vous que nous avons défini certains paramètres. Les paramètres obligatoires sont les poids et la source (chemin de l’image), mais il y a aussi des paramètres par défaut que vous pouvez modifier selon vos besoins.

Il y a d’autres paramètres, par exemple :

  • le seuil de confiance : conf-thres (valeur par défaut : 0.25)
  • le seuil d’Intersection over Union : iou-thres (valeur par défaut : 0.45)

Modifions le seuil de confiance à 0.6 :

!python detect.py --weights yolov7-e6e.pt --conf 0.60 --img-size 640 --source ./man_cafe.jpg

Résultat :

YOLOv7-e6E results on man_cafe.jpg with 0.6 conf-thres

On voit ici que le livra n’a pas été conservée.

Utilisez YOLOv7, faites des hypothèses pour votre projet et définissez le seuil de confiance qui convient à votre besoin 😉 .

Changer de poids

Vous comprenez maintenant un peu mieux ce qu’est YOLOv7.

Allons plus loin.

Il existe différentes versions des poids de YOLOv7.

Nous avons utilisé une version large de ces poids.

Les poids larges signifient trois choses par rapport aux autres versions :

  • De meilleurs résultats (ou au moins une meilleure compréhension de la complexité)
  • Une vitesse de calcul plus faible
  • Plus d’espace mémoire utilisé

Mais qu’en est-il si vous avez des contraintes d’espace et de temps ?

Vous pouvez utiliser d’autres versions de ces poids :

  • Petit : https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-tiny.pt
  • Moyen : https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7.pt
  • Grand : https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-e6e.pt

Encore une fois, vous pouvez les télécharger manuellement sur ce lien puis les mettre dans votre dossier, ou utiliser wget en spécifiant la version que vous voulez :

!wget weight_file_path

Selon la version de poids que vous avez choisie, vous aurez :

  • Petit : yolov7-tiny.pt
  • Moyen : yolov7.pt
  • Grand : yolov7-e6e.pt

Pour l’utiliser, remplacez weight_file ici :

!python tools/infer.py --weights weight_file --source ./man_cafe.jpg

Vous savez maintenant utilisez YOLOv7!

Si vous souhaitez en savoir plus sur la Vision par Ordinateur, n’hésitez pas à consulter notre catégorie dédiée à ce sujet.

A bientôt dans un prochain article 😉


CRÉER TON APPLICATION IA !


Reçois tes 5 JOURS De Formation GRATUITE Pour Apprendre À Créer Ton APPLICATION d’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE !


Tous les fondamentaux de la création d’Application IA : les approches, les outils et techniques, les librairies et framework, et bien d'autres !

Découvres étape par étape la création d’application de Deep Learning (tu apprendras même à trouver des idées d’appli !).

En bonus, tu recevras notre Guide Ultime du Deep Learning !


Tom Keldenich
Tom Keldenich

Data Engineer & passionné d'Intelligence Artificielle !

Fondateur du site Inside Machine Learning

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée.