Diese Seite beschreibt bis zur Schlussfolgerung der berühmten dog.ipg, die ein Tutorial von yolo-v4 ist. OS verwendet Windows. Da ich nicht gut Englisch kann, unternehme ich möglicherweise unnötige Schritte. Wenn Sie interessiert sind, gehen Sie bitte zu https://github.com/AlexeyAB/darknet und gehen Sie selbst. dog.jpg　↓↓↓

zunaechst

Es wird davon ausgegangen, dass grundlegende Dinge wie OpenCV und Visual Studio abgeschlossen wurden. Wenn Sie es noch nicht getan haben, probieren Sie es aus. Die Vorgehensweise ist dieselbe wie bis zu Version 3.

Klon von git

Klonen Sie, indem Sie den folgenden Befehl an der Stelle eingeben, an der Sie Darknet erstellen möchten.

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet

Mach cmake

Erstellen Sie den zuvor geklonten Darknet-Ordner und führen Sie einen cmake durch. Der Code unten.

cd build
cmake ..

Wenn cmake es nicht als Befehl erkennt, beginnen Sie mit cmake. cmake ist einfach, also geben Sie bitte Ihr Bestes, um es zu bauen.

Bauen

Unter dem Build-Ordner befindet sich ein zweites Darknet, also befindet es sich darin

darknet.sln
yolo_console_dll.sln
yolo_cpp_dll.sln

Wir werden diese drei mit Visual Studio bauen. Ich denke, es gibt eine Datei mit no_gpu, aber ich habe sie nicht berührt, sodass ich nicht weiß, was passieren wird. Wie Sie dem Namen entnehmen können, wechselt es zu CPU (-_-;). Ich mache es mit GPU, also mache ich es als GPU.

Wie man jede .sln baut

Nehmen Sie als Beispiel darknet.sln. Sie können die beiden anderen auf die gleiche Weise ausführen. Wenn Sie darknet.sln mit vs öffnen, wird ein Bildschirm wie dieser angezeigt. 無題_LI.jpg Verfahren

Klicken Sie oben rechts im Projektmappen-Explorer mit der rechten Maustaste auf darknet
Wählen Sie Ihren eigenen Cuda aus der Quellcodeverwaltung
Klicken Sie erneut mit der rechten Maustaste und wählen Sie die untere Eigenschaft aus
Öffnen Sie den Konfigurationsmanager oben rechts und ändern Sie die aktive Lösung und Plattform in Release und x64
Kehren Sie zur Eigenschaftsseite zurück und fügen Sie einen Pfad mit opencv- und cuda-Include-Dateien von c / c ++ zum include-Verzeichnis hinzu (cuda-include-Dateien sind Windows → Programmdateien → nvidia gpu → In jeder Version gibt es eine include-Datei. Opencv ist Selbsthilfe Bitte gib dein bestes)
Öffnen Sie nach dem Hinzufügen des Include-Pfads den Linker (links). Es gibt ein zusätzliches Bibliotheksverzeichnis. Fügen Sie hier den Pfad der Dateien opencv und cuda lib hinzu.
Drücken Sie Übernehmen
Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf darknet und drücken Sie Erstellen (wenn hier nichts funktioniert, drücken Sie einige Male auf Neu erstellen, und es funktioniert möglicherweise).

Wenn darknet.exe unter x64 erstellt wurde, ist dies erfolgreich.

darknet.sln→darknet.exe
yolo_console_dll.sln→yolo_console_dll.exe
yolo_cpp_dll.sln→yolo_cpp_dll.dll

Das obige ist gemacht. Zu diesem Zeitpunkt ist es fast vorbei.

Versuchen Sie zu schließen

Führen Sie den folgenden Befehl im x64-Ordner aus.

python darknet.py

Dieser Befehl leitet die Standard-dog.jpg ab. Ergebnis Sie erhalten solche Ergebnisse. Ich habe keine Korrespondenztabelle erstellt, daher ist es nur bbox. Wenn Sie ein anderes Bild erstellen möchten, können Sie dies tun, indem Sie darknet.py bearbeiten.

Danach

Lassen Sie uns lernen, ich möchte dies auch tun, also werde ich schreiben, wenn die Anzahl der Artikel nach Abschluss des Lernens nicht zunimmt.

Impressionen

Es war schwierig, weil es nur wenige Artikel auf Japanisch gab (; ^ _ ^ A) Ich möchte richtig lernen können. Ich kann nicht gut Englisch, daher ist es kaum gemacht, daher ist die Glaubwürdigkeit beeinträchtigt (lacht). Wenn Sie interessiert sind, gehen Sie bitte alleine von Github. Ich habe das Gefühl, viele Dinge zu tun, die ich nicht brauche. Es tut mir leid, dass es schwer ist, m (_ _ "m) zu lesen.

[PYTHON] Führen Sie yolov4 "vorerst" in Windows aus