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== chainer ==
 * [https://github.com/leetenki/YOLOv2 GitHub - leetenki/YOLOv2: YOLOv2のchainerの再現実装です(darknetのchainerローダと、完全なchainer上での訓練コードを含みます)]

概要

オブジェクトの認識

概要は以下の動画を見るとわかる

公式サイト

関連サイト

コンパイル

OpenCV をインストールしておきましょう。OpneCV の バージョン 3.4.1 にはバグがあるので避ける必要があります。

Homebrewで旧バージョンのパッケージをインストールしたい - Qiita

brew install opnecv
brew info opencv

opnecv関連パッケージが不足しているとコンパイルエラーになるので注意

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

Makefile 内の GPU利用等を編集

make

利用方法

学習済みファイルは以下で取得

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

実行(画像)

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

動画を解析したい場合は以下のように実行。demoモードだと画面上でリアルタイムに解析される

./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights <video file>

フォーク

いくつかフォークが存在している

Windows 対応

chainer

PyTorch

PyTorch 系フォークを動作させる

PyTorch 系フォークの方がカスタマイズしやすいので、PyTorch 系に関しても動かし方を記述する。

pip3 install torch torchvision 
pip3 install opencv-python 

Mac の場合上記で入れると GPU が off なので、GPU利用したい場合は自力でコンパイルしてください

https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3 の方は PyTorch の最新に対応しているので、とりあえずこちらだけ

python3 detect.py --images imgs/dog.jpg

Tensorl内の数字は以下になっている

0:
1:x1
2:y1
3:x2
4:y2
5:class scores
6:
7:クラス番号

参考サイト

紹介マニアMoinMoin: Darknet (last edited 2018-05-05 05:51:01 by sakito)