GPUなしで Darknet を動かす
Darknet はC言語で書かれたオープンソースのニューラルネットフレームワークです。GPUがない環境でこれから試してみたい人に向けて、導入の手順を簡単に紹介したいと思います。少しでも参考にしていただければ幸いです！
キーワード
- Windows10
- opencv
- gpuなし
- visual studio 2019
OpenCV のインストール
これらのサイトを参考にしました。 ここから opencv のインストールを行います。今回は 4.6.0 を選択しました。
- opencv...cv14_cv15.exe
を選択します。展開先はCドライブ直下にします。
終わったら、OpenCV のパスを通す。コンパネからシステムの環境変数を立ち上げ、
- c:\opencv\build\x64\vc15\bin
を追加します。
darknet のインストール
こちらから「Download Zip」で zip ファイルをダウンロード
私はCドライブ直下に置きました。実際に、実行ファルダはこのようになっています。
- C:\darknet-master\build\darknet\x64
darknet のビルド
Visual Studio 2019 が既にある状態で、GPUなし環境での darknetのプロジェクト をビルドします。
C:\darknet-master\build\darknet
へ進み、darknet_no_gpu.sln（GPUありだと darknet.sln）を Visual Studio 2019 で開く。
-
構成マネージャーを Release の x64 に設定
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プロパティー -> C/C++ -> 全般 -> 追加のインクルードディレクトリ にC:\opencv\build\include を追加。
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続いて、リンカー -> 全般 -> 追加のライブラリディレクトリ に
C:\opencv\build\x64\vc14\lib を追加。 -
最後にプロジェクトを右クリックし「ビルド」して下さい。
エラーがなければ、x64 に darknet_no_gpu.exe が作成されます。
動作確認
Yolov2 で推論のみではありますが、動作確認を行います。
こちらのサイトのコマンド内の 「./darknet」を「darknet_no_gpu.exe」に変更することで同じように実行できます。
学習済み重みは元々からは用意されていないため、事前学習重み yolov2.weights のダウンロードが必要になります。解凍後はこれを x64 に配置します。
おつかれさまでした！あとはx64に移動してこちらのコマンドで推論できます。
darknet_no_gpu.exe detect cfg/yolov2.cfg yolov2.weights data/dog.jpg
dog, bicycle, truckの信頼度が表示されたらOKです！🚀🚀
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