0Darknetとは何ぞやについてはいろいろなサイトで紹介されてるので、そっちをご参照ください。これは、ディープラーニングのフレームワークの1つで、このモデルでリアルタイム物体検出などができます(リアルタイムはGPUがあればの話ですけど)。Redmonなんだか闇サイトや神秘主義を連想させるロゴですが、内容はいたってマトモです(^^)。この方のネーミングセンスはどれもこんな感じなんで、そういう方なんでしょう。Essentialsに参加すればProducts->Downloadsの中にありますが、延々とLoadingが続いてばかりだったので面倒になって止めました。3.0.0CUDAも用意しといてね、ということだけど我PCにはGPUなどという立派なものは積んでないのでここではパス。installerを起動して変更をかけます。対象はビルドツールセットです。2017はv141です。「C++によるデスクトップ開発」を選んで、v140ツールセットにチェックを入れて変更を実行します。x64にしておきます。ファイル->開く->プロジェクト/ソリューションで、darknet-masterの中のbuild/darknet/daknet_no_gpu.slnを選びます。プロジェクトのプロパティVC++ディレクトリインクルードディレクトリにOpenCVのbuild/includeをフルパスで追加ライブラリディレクトリにOpenCVのbuild/x64/vc12/libをフルパスで追加コンパイル実行ビルドメニュからdarknet_no_gpuのビルドを実行これでdaknet-master/build/darknet/x64の中にdarknet_no_gpu.exeが作成されます。試してみるDarknetには学習済のweightsデータが用意されています。このyolo.weightsをダウンロードしてdarknet-master/build/darknet/x64にコピー。検出テストをしてみましょう。DOSプロンプトを開いて、darknet-master/build/darknet/x64に移動。darknet-master/build/darknet/x64/dataフォルダーに動物のJPG画像(例:animals.jpg)を入れてテストしてみます。以下のコマンドを実行。data/animals.jpgGPUを使っていない分、2~3秒くらいかかって認識されます。確からしさはこんな感じです。選手もボールも検出されています、後は顔認識があればね。ラズベリーパイ3で顔認識WisteriaHillでは2010年ころにOpenCV2.0を使ってサッカーボールの検出なんてことやってました。ハールトレーニングをやってカスケードファイルを作って....云々。覚書もう必要ないですなぁ。cuDNNでやってみました。難しくはありませんが、とっても面倒でした。8.0はもうないので探さなきゃいけなかったですし。コンパイルは通りましたが、darknet.exeを実行するとドライバーが無いのでinsuffientで途中エラーで落ちます。CPUのみの環境だとトレーニングに恐ろしく時間がかかるようで。サーバーが過負荷になるようですので、CUDA,cuDNNファイルの直ダウンロードはしばらくお休みします。ダウンロード先を再設定したら、また復活します。NCSでやってみます。これはTensorFlowやCaffeのモデルを実行できる専用プロセッサーを搭載したUSBタイプのデバイスです。最近はAmazonでも扱ってて10000円ちょいくらいです。秋月電子で買った方が安いです(2017/12/16)。Piがインストールターゲットになっている例をよくみますが、さてどうしよう?シングルボード・コンピュータは他にもあるしなぁ。これにはジャイロと加速度計とGPSも欲しいです。DraknetのモデルをTensorFlow用に変換するやり方については、この方のブログを参照。NCSで使う方法はSWITCHSCIENCEの記事を参照Caffeについてはこの方のブログが参考になりますCaffeの場合の変換ライブラリはここを参照Nextトレーニングを開始する前に、データを準備しておきます。覚書でハールトレーニングをやる前に矩形座標取得(haartraining用)でやったような、ジミーに画像からデータを取得するようなやつです。今回のデータはもっと複雑ですがツールを使ってやってみましょう。Networkについての説明の中で、以下の電子書籍が一番分かりやすかったです。Networkの理解に数学は避けて通れない(避けると、ますます分からなくなります)が、この説明は理解しやすいです。