Darknetをubuntu 16.04 LTS + VirtualBoxで使ってみる(コンパイル編)


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

Darknet公式サイト

 

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。

ニューラルネットワークと深層学習


 

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