Ubuntu18.04: Yolo V3 インストールメモ

Ubuntu18.04にバージョンアップしたのでYolo V3のフレームワークdarknetをインストールしたときのメモ。

上の例では、処理時間がV２が18.9[ms]、V3が22.7[ms]と多少遅くなっているが、予測確率が80%台から90%台と10%近く向上している。

環境
- Razer Blade 15
  (CPU: Intel i7-8750H, Memory:16GB, GPU: Nvidia 1070 Max-Q Design, Memory: 8GB)
- xubuntu 18.04.2 (USBメモリでインストールし、upgrade後は18.04.3)
- Kernel 5.0.0-37-genericDELL Alienware 15 R4
- gcc/g++ 7.4.0
Darknetのインストール
- この指示にしたがいDarknetをインストールする
- $ cd ~/src
- $ git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
- $ cd ~/src/darknet
- Makefileの該当行を以下に変更
  - GPU=1
  - CUDNN=1
  - OPENCV=1
  - ARCH= -gencode arch=compute_61,code=[sm_61,compute_61]
  - NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc
- $ make -j 6
Yoloのウェイトのダウンロードと実行
- $ cd ~/src/darknet
- 学習済みのウェイト（パラメータ）ファイルをダウンロード
  - $ wget http://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
- サンプルの実行
  - $ ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
実行方法
- ノートPC内蔵カメラ
  - $ ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights
    - 以下のようなエラーが出る場合は、ノートPC内蔵カメラがBIOSの設定で無効になっていないか調べ、有効にする。
      - Couldn’t connect to webcam.
        : Resource temporarily unavailable
        darknet: ./src/utils.c:256: error: Assertion `0′ failed.
- 動画ファイル
  - Webm形式の動画ファイルは問題なく動作する。
  - $ ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights <video file>
テスト
- 下図はノートPC内蔵カメラで壁を撮ったときの識別結果。私の環境では約28フレーム/秒でリルタイムで識別でき、時計の確率は98%、カレンダーに写っている女性はpersonの確率61%で、時々、birdと識別された。