:YOLOv3をWindows⇔Linuxで相互運用する相互運用LinuxでもWindowsでもディレクトリ構造や設定ファイル、モデルデータ(重みデータ)は同じなので、相互に流用できます。学習時にはLinuxで実行し、モデルデータやclassファイルをWindowsに持ち込んで、動画や静止画の評価に回すなどワークフローを柔軟にできます。注意事項:Windowsで作ったclassファイルやdataファイルなど、テキスト形式の設定ファイルでは、改行コードや文字エンコードの変換が必要です。この目的のために作られたdos2unix.pyというプログラムがあります。Windows版とLinux版のYOLOv3ほぼ同格なLinux(Ubuntu)、Windowsの2台のマシンで、同じデータを使ってYOLOv3の学習を実施してみました。20000イテレーションまで実施し、1000イテレーション毎に保存される重みファイルのタイムスタンプ間隔を計測します。64bit基本的な構成としてはほぼ同格。GPU性能は、1070と1080Tiでは20-30%程度異なるようです。結果1000イテレーションに費やした時間Ubuntu:40-43分Windows:52-55分ほぼ20-30%の違いです。結論Linux、Windowsで差はある...が学習速度の違いは、GPUの性能がそのまま出ているようです。(Linuxの方が圧倒的有利かと先入観を持っていたが、YOLOv3のバイナリで実行した限りにおいて、GPU性能差以上の違いがなさそう)Windwows版とLinux版をそれぞれ使ってみて気が付いた点Windows版もLinux版もGPUメモリ不足のエラーが出るWindows版もLinux版もtrainをしながらtestができるLinux版はtrain時に-mapオプションを付けるとmap算出時に落ちるWindows版ではtrain時に-mapオプションを付けても大丈夫trainしながら動画で検出して、検証結果を動画に書き出すと落ちる場合があるWindiws版で、trainをしながら、testし、動画を書き出すなどの並列処理ができた。(落ちる場合もある)※trainが途中で止まると損失が大きいので、(特に動画を使った)評価とは分けたほうが良いです。(参考)WindwowsゲーミングPCでリアルタイム検出してみると...最後に、おまけとして、Windowsゲーミングノートの内蔵カメラで、リアルタイムに検出した場合の驚くべきパフォーマンスを示して、本記事を終わります。0でdemoモード起動した際のスクリーンショットです。COCOの学習済モデル。34.2fps出ています。コンピュータと共に35年。:YOLOv3をWindows⇔Linuxで相互運用するお問い合わせご意見・ご質問などお気軽にお問い合わせ下さい。