はじめに

動画による行動認識を行うため、精度が良さそうなTwo-stream I3Dを使いたかった。独自のデータを使う必要があったので、オプティカルフローのデータを作る必要があるのでオプティカルフローを作成する環境が必要なので、Ubuntu上に作成した。

環境

今回はGCPのVMを使いました。

Ubuntu16.04
OpenCV2.4.10
CUDA8.0
NVIDIA Tesla K80

CUDAのインストール

nvidiaの公式ホームページからCUDA8.0をダウンロードします。OS等を選択するところがあるので、以下で選択してください。
Operating System: Linux
Architecture: x86_64
Distribution: Ubuntu
Version: 16.04
Install Type: deb(network)
選択するとダウンロードボタンが出るので、ダウンロードしてください。

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt update
sudo apt install cuda-8-0

PATHの設定をしなければいけないので、以下を~/.bashrcに書き込み、sourceコマンドで再読み込み。

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}

source ~/.bashrc

CuDNNのインストール

nvidiaのディベロッパーサイトから以下の３つをダウンロード

cuDNN v6.0 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)
cuDNN v6.0 Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)
cuDNN v6.0 Code Samples and User Guide for Ubuntu16.04 (Deb)

以下のコマンドでインストール

sudo dpkg -i libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn6-dev_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn6-doc_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb

OpenCVのビルド

Opencv2系を入れられるものがあったので、そちらを利用します。

git clone https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV.git
cd Install-OpenCV/Ubuntu/2.4

このまま./opencv2_4_10.shの中身を変えます。
36行目に-D WITH_CUDA=ON -DBUILD_ZLIB=ON -DWITH_ZLIB=ONをオプション追加し、今回のGPUはTesla K80なのでCUDA_ARCH_BIN=3.7, CUDA_ARCH_PTX=3.7に変更。
参考
[https://developer.nvidia.com/cuda-gpus]
[https://answers.opencv.org/question/131451/errors-on-compile-ubuntu-1604/]

このままビルドしてもエラーがおきます。
nppiGraphcut missingのようなエラーが出ると思います。CUDA8ではgraphcutがサポートしなくなったためらしいです。[https://answers.opencv.org/question/95148/cudalegacy-not-compile-nppigraphcut-missing/]
graphcuts.cppファイルを変更してください。

graphcuts.cpp

# include "precomp.hpp"

# if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)

以下に変更。

graphcuts.cpp

# include "precomp.hpp"

# if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)  || (CUDART_VERSION >= 8000)

これで./openc2_4_10.shでうまくビルドできると思います。

[これ][link-1]を実行する時に/usr/bin/ldのエラーが出ると思いますが、/usr/lib/x86_64-linux-gnu配下に/usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib/配下にあるsoファイルのシンボリックリンクを貼れば動くはずです。

終わりに

別にオプティカルフローくらい普通にopencv3とか４でやれば苦労しなかったなと
改めてバージョンを意識しないといけないと感じました（小並感）
[link-1]:https://github.com/yangwangx/denseFlow_gpu