yongyong-e
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/