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金子邦彦研究室

一般物体検知 YOLOv4（AlexryAB/darknet，Python を使用）

前準備

Git, cmake のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

cmake の URL: https://cmake.org/download/

• Windows での Git, cmake のインストール手順: 次のページで説明している．
  • Git のインストール（Windows 上）
  • cmake for Windows のインストール（Windows 上）
  • 7-Zip のインストール（Windows 上）
• Ubuntu での Git, cmake のインストール手順:

  sudo apt -y install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui
  

（Windows のみ）Visual C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール

Windows での Visual C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール手順: 別ページで説明している

OpenCV のインストール

• Windows での OpenCV のインストール: 別ページで説明している
• Ubuntu での OpenCV のインストール: 別ページで説明している

github の AlexeyAB/darknet のインストール

URL: https://github.com/AlexeyAB/darknet

Windows での手順を下に示す．Ubuntu でも同様の手順になる．

1. Windows で，コマンドプロンプトを実行．
2. インストールディレクトリを空にする

   mkdir c:\pytools
   cd c:\pytools
   rmdir /s /q darknet
   
3. github の AlexeyAB/darknet のダウンロード

   cd c:\pytools
   git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
   
4. cmake の操作

   「Visual Studio 16 2019」のところは， cmake のオプションである． 使用する Visual Studio のバージョンに応じて調整すること

   cd c:\pytools
   cd darknet
   rmdir /s /q build
   mkdir build
   cd build
   del CMakeCache.txt
   cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -T host=x64 ^
       -DCUDA_BUILD_CUBIN=ON -DENABLE_CUDA=ON -DENABLE_CUDNN=ON -DENABLE_CUDNN_HALF=ON ^
       -DCUDA_SDK_ROOT_DIR="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1" ^
       -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1" ^
       -DCUDA_TOOLKIT_INCLUDE="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1/include" ^
   ..
   

   
   （以下省略）
5. 結果の確認

   エラーメッセージが出ていないことを確認
6. ビルド操作，インストール操作

   cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL
   
7. 終了の確認

   エラーメッセージが出ていないことを確認

試用

https://github.com/AlexeyAB/darknet

1. モデルデータ yolov4.weights のダウンロード

   https://github.com/AlexeyAB/darknet の記載に従う．
2. パスを通す

   Windows では，システム環境変数 PATH に，次の2つを追加．

   • C:\pytools\darknet\build\darknet\x64
   • C:\pytools\darknet\3rdparty\pthreads\bin
   • 試用のためのビデオファイルを準備する

     ファイル名は test.mp4であるとして説明を続ける．

   • Windows で，コマンドプロンプトを実行．
   • 実行

     cd c:\pytools\darknet
     darknet detector demo cfg\coco.data cfg\yolov4.cfg yolov4.weights test.mp4
     

   • 表示を確認