yongyong-e

1) Install Screen$ sudo apt-get install screen 2) find the port name$ dmesg | tail | grep tty 3) Start Screen as superuser $ sudo screen /dev/ttyUSB0 115200 cs8 ixoff

CUDA 8.0을 설치를 완료 했는데 nvcc not found가 뜰 경우, 다음과 같이 환경변수 경로를 추가하여 해결 할 수 있다. ▶ 환경변수 설정$ export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}} 또한, runfile 설치 방법을 사용 할 때 LD_LIBRARY_PATH변수가 포함되야 한다. ▶ 64-bit 환경변수 설정$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ▶ 32-bit 환경변수 설정$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PA..

1) Prepare the following to run the demo참고 : 2017/07/25 - [머신러닝/Darknet: YOLO] - 2. Compiling With CUDA & OpenCV 2) Run the command$ ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolo.cfg yolo.weights 3) You can also run it on a video file if OpenCV can read the video$ ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolo.cfg yolo.weights GPU : GeForce GTX 760 환경에서 테스트 진행GeForce GTX 760 에서는 6-9 FPS로 처리 속도가..

▶ Compiling With CUDACPU보다 GPU에서 500 배 빠르다고 함따라서 Nvidia GPU와 CUDA 설치를 통해 테스트 진행 1. Install Nvidia GPU & CUDA참고 - 2017/07/27 - [머신러닝/TensorFlow - Models] - (ubuntu16.04) Install tensorflow-gpu 2. change the first line of the Makefile$ vi MakefileGPU=1 3. Run$ make 4. Preferences그래픽 카드 확인$ nvidia-smi Darknet에서 사용하는 카드를 변경하려면 다음 -i 과 같이 변경 가능$ ./darknet -i 1 imagenet test cfg/alexnet.cfg alexnet.we..

1) Install & compile$ git clone https://github.com/pjreddie/darknet$ cd darknet $ make 2) Download the pre-trained weight file$ wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights 3) Run the detector$ ./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg 4) Result Referencehttps://pjreddie.com/darknet/yolo/