DarkNet のコンパイルとインストールのプロセス (GPU を使用しない詳細な説明)

目次

1. ダークネットのホームページ

2. ダークネットのダウンロード

3.Windowsにcygwinをインストールする

4. ダークネットをコンパイルする

5. 関連するテストを実行する


ヒント: DarkNet のコンパイルとインストールのプロセスについては関連ブロガーによって紹介されていますが、この記事では主にコンパイルとインストールのプロセス中に発生する問題について紹介します (読者は読んで何かを得ることができると思います)。

https://blog.csdn.net/steveyg/article/details/108456250

https://blog.csdn.net/chunleixiahe/article/details/55666792

1. ダークネットのホームページ

YOLO: リアルタイム物体検出 (pjreddie.com)

2. ダークネットのダウンロード

git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
(この部分はDarkNetのホームページで紹介されています)

3.Windowsにcygwinをインストールする

ヒント: インストールチュートリアルは上記のリンクに記載されていますが、少し古いものですが、似ています。

CygWin でダウンロードされる主なツールとコンパイラは次のとおりです。

  • binutils 
  • gcc 
  • gcc-mingw 
  • gdb

注: 上記のインストールが完了し、CygWin がテストされると、インストールは成功しましたが、make がインストールされていないことがわかります。そのため、make --version はエラー「-bash: make: command not」を報告します。見つかりました」と表示されるため、この時点で makeself を再インストールする必要があります (CygWin を再インストールする必要はありません)。インストールプロセスは次のとおりです。

ダウンロードリンクを作成します http://ftp.gnu.org/gnu/make/

  • ダウンロードが完了し、make が解凍されたら、
  • CygWin を開き、ダウンロードしたばかりの解凍ディレクトリを作成します。
  • ./configureを実行
  • 最後に、./build.sh を実行します。

 ヒント: 上記の手順を完了すると、make の解凍パッケージの下に make.exe ファイルが生成されます。このファイルを CygWin インストール ディレクトリの /bin フォルダにコピーするだけです。

 4. ダークネットをコンパイルする

ヒント: CygWin を開いてダークネット ディレクトリに入り (ここでダークネット ディレクトリに入る方法は上記と同じです)、ダウンロードしたダークネット ディレクトリを入力してコンパイルします。

git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet

yolov3 の関連するウェイト ファイルをダウンロードし、ホームページに直接移動してダウンロードします: https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 

コンパイルが完了したら、次のテストを行います。

ダークネット検出 cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

しかし、次のような非常に奇妙なエラーが報告されることがわかります。

ファイルを開けませんでした: data/coco.names (ただし、実際に coco.names は data/file ディレクトリにあります。このファイルを開けないというメッセージが表示されるのはなぜですか)

ファイルを開けませんでした: data/coco.names の問題について

注: ただし、darknet.zip ファイルをダウンロードした後は、Windows では直接解凍できないため、CygWin で解凍する必要があることがわかります。そのため、CygWin に入るときに、解凍コマンドを実行します。

unzip 解凍ファイル名

エラーが報告されます:

「-bash: unzip: コマンドが見つかりません」 (つまり、自分でダウンロードしてインストールする必要があるという意味です)

https://blog.csdn.net/wind00sky/article/details/4133735

最後に次のコマンドを実行します。

(1) make generic (このプロセスでいくつかの警告が表示される場合がありますが、問題ありません。実行を続けます)

(2)メイクインストール

5. 関連するテストを実行する

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

ヒント: 現在のディレクトリの下にある予測結果を表示します。 

おすすめ

転載: blog.csdn.net/Keep_Trying_Go/article/details/130773791