Computer Science/TIL-Today I Learned

darknet yolo 설치기

Tanya 탄야 2019. 9. 21. 15:58

 

 

<<<에러로그>>>

1. makefile 에서 GPU=1 CUDA 사용해 돌리려니까 메모리 부족..

2. opencv  로 하기로 함.

  1.  pkg-config  -- modversion opencv 해도 안뜸........  opencv4.pc  를   opencv.pc 로 하니까 해결
  2.  OpenCV 4.x+ requires enabled C++11 support  에러
    1. cmake 에 뭐 추가하래서 추가
    2. cmake  시  build 할 디렉토리 새로 만들어줘야하는 거 유의,  rm ../CMakeCache.txt  지워야됨..
    3. 이러고 나면 되겠지....되어야할텐디..
    4. 안됨...  qt  version 을 5 이상으로 해주라고......

https://github.com/BVLC/caffe/issues/6358

https://stackoverflow.com/questions/45518317/in-source-builds-are-not-allowed-in-cmake

 

"In-source builds are not allowed" in cmake

I'm new to cmake, and I'm only using it to install opencv on my ubuntu linux. Here's the command I ran: "cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/jinha/OCV/source" Then it re...

stackoverflow.com

https://github.com/pjreddie/darknet/issues/691

 

compile opencv with darknet wrong · Issue #691 · pjreddie/darknet

hi,when I compile opencv with darknet,the following error occurred: gcc -Iinclude/ -Isrc/ -DOPENCV pkg-config --cflags opencv -DGPU -I/usr/local/cuda-8.0/include/ -Wall -Wno-unused-result -Wno-unkn...

github.com

 

 

참고 : https://pgmrlsh.tistory.com/4?category=766787 

 

[4] YOLO설치 및 사용

Opencv를 설치하였으니, YOLO를 설치 해보도록 하겠습니다. 1. Darknet의 YOLO Download git clone https://github.com/pjreddie/darknet 2. CUDA또는 Opencv가 설치되어 있다면 사용하기 위해 Makefile을 엽니다...

pgmrlsh.tistory.com

https://pjreddie.com/darknet/yolo/

 

YOLO: Real-Time Object Detection

YOLO: Real-Time Object Detection You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object detection system. On a Pascal Titan X it processes images at 30 FPS and has a mAP of 57.9% on COCO test-dev. Comparison to Other Detectors YOLOv3 is extremel

pjreddie.com

https://writenkeep.tistory.com/4

 

[2] YOLO 사용법

필자는 컴퓨터 운영체제로서 'Linux Ubuntu 18.04.1 LTS'을 사용하고 그래픽 카드는 'GeForce GTX 970'을 사용한다. 이 글은 온전히 필자의 컴퓨터를 기준을 작성했다. 먼저, YOLO를 실행하기 위해 우선적으로 설..

writenkeep.tistory.com

 

 

 1.yolo darknet  과  pre-trained weight file 을 다운로드한다.

2. Makefile 에서 opencv또는 GPU 중 뭘 쓸 건지 =1 로 설정해주고, make한다.

3. 예제 파일을 돌려본다.

 

나는 opencv  를 써서 하는 경우 자꾸 위에 언급했던 에러가 났고, 그래서 GPU를 사용했다.

그러나 기존 weightfile 은 메모리의 한계 때문에 tinyYOLOv3  가중치파일을 다시 내려받고 돌려봤더니 성공적으로 되었다.

 

 ./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg
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