DrknetをWindowsで使ってみるより、はるかに簡単でした。
VirtualBoxにubuntuをインストールするやり方はコチラを参照。
Gitが入っていない場合はインストールしておきます。
sudo apt update
sudo apt install git
インストール
端末を開いて実行、ubuntuというかunix系ははなからgccが使えるので便利。
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
どこにインストールされたかというと
home/<user>/darknet
ディレクトリを移動
cd darknet
OpenCVは使いません。我がPCにはGPUも積んでないです。
Makefileをみると、GPUもOpenCVも使わない設定になっています。
make一発でOK。
実行
weightsファイルをダウンロードしておきます。
cd darknet
wget http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
サンプルデータ(dog.jpg)を使ってみます。
./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg
検出されています。
別の画像を使ってみました。
日本髪・着物の女性を人として検出してますね。
でも、蚊遣り豚を携帯電話だと思ったり、板敷きの縁側を自動車だと勘違いしたりするのは
多分見たことない（？）からで、日本文化の学習が必要です(^^)。
ついでに、BBox-label-toolもインストールしておく
これは次回、学習準備編で使うつもりのアノテーション用のツールです。
端末を起動
git clone https://github.com/puzzledqs/BBox-Label-Tool.git
cd BBox-Label-Tool
sudo apt update
sudo apt install pytho-tk
sudo apt install pytho3-tk
sudo apt install python-imaging-tk
Python 2.7で使う。
python2 main.py
参考資料
いろんなNeural Networkについての説明の中で、以下の電子書籍が一番分かりやすかったです。
Neural Networkの理解に数学は避けて通れない（避けると、ますます分からなくなります）が、この説明は理解しやすいです。
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