Scaled YOLO v4 は 2021年発表の物体検出法.
darknet のソースコードなどの URL: https://github.com/AlexeyAB/darknet
COCO で事前学習済みモデルの重みのデータの URL: https://github.com/AlexeyAB/darknet
重みのデータ yolov4-p6.weights を使用
Git のページ https://git-scm.com/ からダウンロードしてインストール:
sudo apt -y update sudo apt -y install git
cmake のダウンロードページ: https://cmake.org/download/
sudo apt -y update sudo apt -y install cmake cmake-curses-gui
Windows での Build Tools for Visual Studio 2022,NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8,NVIDIA cuDNN v8.6 のインストールと動作確認: 別ページ »で説明
【関連する外部ページ】
URL: https://github.com/AlexeyAB/darknet
Windows での手順を下に示す.Ubuntu でも同様の手順になる.
mkdir %HOMEPATH% cd %HOMEPATH% rmdir /s /q darknet
cd %HOMEPATH% git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
https://github.com/AlexeyAB/darknet に記載の手順による
しばらく待つ.
cd %HOMEPATH% cd darknet powershell -Command "Set-ExecutionPolicy unrestricted -Scope CurrentUser -Force" powershell -Command ".\build.ps1 -UseVCPKG -EnableOPENCV -EnableCUDA -EnableCUDNN"
エラーメッセージが出ていないことを確認
darknet のソースコードなどの URL: https://github.com/AlexeyAB/darknet
COCO で事前学習済みモデルの重みのデータの URL: https://github.com/AlexeyAB/darknet
重みのデータ yolov4-p6.weights を使用
https://github.com/AlexeyAB/darknet の記載に従う.
Windows では,システム環境変数 PATH に,次の2つを追加.
ここでは,動画ファイル https://www.kkaneko.jp/sample/video/samplevideo.mp4 を使用することにする.
cd %HOMEPATH% cd darknet curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/video/samplevideo.mp4
cd %HOMEPATH%\darknet darknet detector demo cfg\coco.data cfg\yolov4-p6.cfg yolov4-p6.weights samplevideo.mp4