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Windows10に AlexeyAB・Darknet・YOLO V3導入(Vestal Studio)

画像検出に向けて利用するフレームワーク

本家のDarknetも利用しましたが、特定ケースでの学習失敗やメモリ操作関係の不具合など、私自身も上手く行かないケースも有り、ブログ記事などからもAlexeyABを勧めている内容が多かったので、早い時期よりAlexeyABを導入し利用しております。

AlexeyABのDarknetは、WindowsおよびLinuxのDarknet Yolo v3 & v2のNeural Networks for object detection (Tensor Cores are used)をサポートしております。

AlexeyAB公開サイト

以下、サイトにすべての利用方法が記載されております。関連ソフトのインストール方法や、独自学習の方法など。

Darknetインストール方法

本件も同様ですが、AlexeyABでも2つのインストール方法が紹介されております。
最終的には、Legacy wayのVisual StudioでコンパイルしたDarknetを利用しております。この投稿では、2番めのLegacy way(Visual Studio)を利用したコンパイル方法を紹介します。

  1. How to compile on Windows (using vcpkg)
  2. How to compile on Windows (legacy way)

GitHUBよりAlexeyAB一式をダウンロードしておきます。
今後の学習モデル作成時などにも利用するフォルダとなるので、それなりの容量の余裕などを考え、各種ファイルを配置して下さい。

Visual Studioを利用したDarknetの導入

CUDA、cuDNN、OpenCVを導入します。

CUDAとcuDNNインストール

NVIDIA cuDNNの入手には、開発コミュニティへの登録が必要であるが、 cuDNNは、機械学習時のGPU-accelerated libraryとなるので、開発者登録を行い、導入しているCUDAと同じバージョンのcuDNNを入手し、入手したファイルをCUDAインストールフォルダに配置しましょう。

OpenCV導入

https://opencv.org/releases/より必要なバージョンをダウンロードし、Windowsの環境変数Pathに「\opencv\build\bin」を追加します。

Visual Studioよりプロジェクトオープン

GitHUBよりダウンロードしたファイル群のbuild\darknet\darknet.slnをオープン。

コンパイル時のエラー対応

すでに複数バージョンのDarknetをインストールしましたが、何度か同じエラーが出ております。opencvのライブラリー不足です。
おそらく、コードに直接ライブラリ名が記載されております。エラー内容を見て、エラーが示すバージョンのOpencvをセットアップして、再度ビルドを事項して下さい。

重大度レベル コード 説明 プロジェクト ファイル 行 抑制状態
エラー LNK1104 ファイル 'opencv_world343.lib' を開くことができません。 darknet S:\Public\Documents\Git\darknet\build\darknet\LINK 1

各種参考にさせて頂いたサイト

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