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物体認識 YOLOv4(AlexryAB/darknet,Python を使用)

利用条件は,利用者で確認すること.

謝辞:このページで紹介するソフトウエア等の作者に感謝します.


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 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


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
    

    [image]
  3. github の AlexeyAB/darknet のダウンロード

    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
    

    [image]
  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

    [image]
  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.


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