WindowsでDarknetとYOLOv3を使う方法

Ⅰ. はじめに

タイトルの通り「WindowsでDarknetとYOLOv3を使う方法」です。

Ⅱ. やり方

1. Visual Studio で C++の開発環境を整える

2. Visual Studio 2015 (v140) 用のC++ビルドツールをインストールする

3. 英語をインストールする

vcpkg に「英語」が必要です

4. CUDAをインストールする

最新版をインストールする
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

5. cuDNN をダウンロードする

最新版をインストールする
NVIDIAのアカウントが必要です
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

6. cuDNN をコピーする

copy cudnn\cuda\bin\cudnn64_7.dll "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin\cudnn64_7.dll"
copy cudnn\cuda\include\cudnn.h "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include\cudnn.h"
copy cudnn\cuda\lib\x64\cudnn.lib "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64\cudnn.lib"

7. CMake をインストールする

https://cmake.org/

8. vcpkg をインストールする

https://kagasu.hatenablog.com/entry/2019/02/20/162907

9. Pthreads と OpenCV をインストールする

ビルド完了まで約1時間かかります（i7 8700Kの場合）

vcpkg install pthreads:x64-windows opencv[cuda]:x64-windows

10. Pathに以下ディレクトリを追加する

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\Program Files\CMake\bin

11. 環境変数を追加する

環境変数名	変数値
VCPKG_ROOT	C:\vcpkg
VCPKG_DEFAULT_TRIPLET	x64-windows
CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR	C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

12. Darknet を clone する

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

13. ビルドする

powershell build.ps1

14. YOLOv3 モデルをダウンロードする

https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

15. 実行する

cd build_win_release/Release
darknet.exe detector test ../../cfg/coco.data ../../cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -ext_output data/dog.jpg

実行結果

参考

• https://github.com/AlexeyAB/darknet
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/57953764