AlexryAB/darknet のインストールと動作確認(Scaled YOLO v4 による物体検出)(Windows 上)

AlexeyAB darknet のインストールと動作確認(Scaled YOLO v4 による物体検出)を行う. 重みのデータ yolov4-p6.weights を使用

目次

  1. 前準備
  2. github の AlexeyAB/darknet のインストール
  3. darknet を用いた物体検出

AlexeyAB darknet

AlexeyAB darknet は,YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4 の機能などを持つ.

文献

Chien-Yao Wang, Alexey Bochkovskiy, Hong-Yuan Mark Liao, Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021, pp. 13029-13038, also CoRR, Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network, 2021.

https://arxiv.org/pdf/2011.08036v2.pdf

関連する外部ページ

関連項目YOLOv3, YOLOv4, RetinaNet, 物体検出

前準備

Build Tools for Visual Studio 2022 (ビルドツール for Visual Studio 2022)または Visual Studio 2022 のインストール(Windows 上)

インストールの判断Build Tools for Visual Studio は,開発ツールセットである. Visual Studio は統合開発環境であり,いくつかの種類があり,Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用するものである.インストールは以下の基準で判断してください:

不明な点がある場合は,Visual Studio 全体をインストール を行う方が良い.

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール(Windows 上)

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは,Build Tools for Visual Studio 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである.

    winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools 
    winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
    
  2. Build Tools for Visual Studio 2022 での C++ によるデスクトップ開発,CLI,ATL,MFC のインストール(Windows 上)
    1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ.

    2. Visual Studio Build Tools 2022 で「変更」を選ぶ.
    3. C++ によるデスクトップ開発」をクリック.そして,画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート(最新)」,「ATL」,「MFC」をチェックする.その後,「変更」をクリック.

Visual Studio のインストール(Windows 上)

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは,Visual Studio Community 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである.

    winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.Community
    winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
    
  2. Visual Studio での C++ によるデスクトップ開発,CLI のインストール(Windows 上)
    1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ.

    2. Visual Studio Community 2022 で「変更」を選ぶ.
    3. C++ によるデスクトップ開発」をチェック.そして,画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート(最新)」をチェックする.その後,「インストール」をクリック.

Git,CMake のインストール(Windows 上)

Gitは,分散型のバージョン管理システム. CMakeは,クロスプラットフォームのビルドシステム生成ツール.

手順

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは,GitCMakeをインストールし,Gitパスを通すものである.

    次のコマンドでインストールされるGitは 「git for Windows」と呼ばれるものであり, Git,MinGW などから構成されている.

    winget install --scope machine Git.Git
    powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\Git\cmd\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    winget install --scope machine Kitware.CMake
    powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\CMake\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    

関連する外部ページ

関連項目Git バージョン管理システム, Git の利用, CMake ビルドシステム生成ツール, CMake の使用方法

Build Tools for Visual Studio 2022,NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8,NVIDIA cuDNN 8.9.7 のインストール(Windows 上)

サイト内の関連ページNVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には, NVIDIA ドライバNVIDIA CUDA ツールキットNVIDIA cuDNN のインストールを行う.

関連する外部ページ

github の AlexeyAB/darknet のインストール

OpenCV のインストール(Windows 上)

OpenCV 4.10.0 のインストール,動作確認(Windows 上): 別ページ »で説明

github の AlexeyAB/darknet のインストール

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.

  1. Windows で,コマンドプロンプトを実行.
  2. インストールディレクトリを空にする
    mkdir %HOMEPATH%
    cd /d c:%HOMEPATH%
    rmdir /s /q darknet
    
  3. github の AlexeyAB/darknet のダウンロード
    cd /d c:%HOMEPATH%
    git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
    
  4. darknet のインストール

    https://github.com/AlexeyAB/darknet に記載の手順による

    しばらく待つ.

    cd /d c:%HOMEPATH%
    cd darknet
    powershell -Command "Set-ExecutionPolicy unrestricted -Scope CurrentUser -Force"
    powershell -Command ".\build.ps1 -UseVCPKG -EnableOPENCV -EnableCUDA -EnableCUDNN"
    

    (以下省略)
  5. 結果の確認

    エラーメッセージが出ていないことを確認

darknet を用いた物体検出

darknet のソースコードなどの URL: https://github.com/AlexeyAB/darknet

COCO データセット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

  1. 重みのデータ yolov4-p6.weights のダウンロード

    https://github.com/AlexeyAB/darknet の記載に従う.

  2. パスを通す

    Windows では,システム環境変数 PATH に,次の2つを追加.

    • %HOMEPATH%\darknet\build\darknet\x64
    • %HOMEPATH%\darknet\3rdparty\pthreads\bin
  3. 動画ファイルを準備する

    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.

    Windows で,コマンドプロンプトを実行.

    cd /d c:%HOMEPATH%
    cd darknet
    curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/video/samplevideo.mp4
    
  4. 実行
    cd /d c:%HOMEPATH%\darknet
    darknet detector demo cfg\coco.data cfg\yolov4-p6.cfg yolov4-p6.weights samplevideo.mp4
    
  5. 表示を確認