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darknetでYOLOv3を動かしてみた。

Last updated at Posted at 2018-03-26

##目的
深層学習フレームワークdarknetのYOLO(You only look once)特徴量の最新版YOLOv3を動かしてみた。

darknet

##概要
yolov3のファイルをダウンロードしてきて、dartknetで読み込むだけである。

##環境
Ubuntu 14.04(x64)
GPU:NVIDIA GeForce GTX1050

##インストール

###深層学習フレームワークdarknetをインストールする。

git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet

###Makefileを修正し、GPUとOpenCVをOnにし、makeする。

vi Makefile
make

変更前(Makefile)

GPU=0
CUDNN=0
OPENCV=0
OPENMP=0
DEBUG=0

変更後(Makefile)

GPU=1
CUDNN=0
OPENCV=1
OPENMP=0
DEBUG=0

###YOLOv3をダウンロードする
YOLOv3の学習済みファイルをダウンロードする

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

###YOLOv3をテストする

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

predictions.jpg

###WEBカメラでテストする

./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights

###YOLOv2と比較する

YOLOv2の学習済みファイルをダウンロードする

 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov2.weights 

YOLOv2をwebカメラで実行する

./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov2.cfg yolov2.weights
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