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[NEW] 2018/08/12

【失敗版】Raspberry Piで Darknet Neural Network Frameworkをビルドする方法 【失敗版】Raspberry Piで Darknet Neural Network Frameworkをビルドする方法

(ラズパイに Darknet Neural Network Frameworkを入れて物体検出や悪夢のグロ画像を生成する)

Tags: [Raspberry Pi], [電子工作], [ディープラーニング]






● Raspberry Piで Darknet Neural Network Frameworkを動かしてグロ画像をモリモリ量産する方法

 この記事は Darknetを最初に動かそうとして試行錯誤した【失敗版まとめ】です。

 Darknetと言う Neural Network Frameworkが有るので Raspberry Piで動かして Google DeepDreamの様なキモイ絵をモリモリ量産します。

Darknet - Open Source Neural Networks in C

Darknet - Nightmare
 Darknetによる悪夢(ナイトメア、Nightmare)のグロ画像の例。


●【成功版】は下記を参照してください

[NEW] 2018/08/14
【成功版】Raspberry Piで Darknet Neural Network Frameworkをビルドする方法
【成功版】Raspberry Piで Darknet Neural Network Frameworkをビルドする方法

  ラズパイに Darknet Neural Network Frameworkを入れて物体検出や悪夢のグロ画像を生成する


●今回動かした Raspberry Pi Raspbian OSのバージョン

 RASPBIAN STRETCH WITH DESKTOP
 Version:June 2018
 Release date: 2018-06-27
 Kernel version: 4.14
pi@raspberrypi:~/pytorch $ uname -a
Linux raspberrypi 4.14.50-v7+ #1122 SMP Tue Jun 19 12:26:26 BST 2018 armv7l GNU/Linux


● Darknetの実行にはメモリを沢山使うので不要なサービス等を停止して使えるメインメモリを増やす


[NEW] 2018/08/14
Raspberry Piでメモリを馬鹿食いするアプリ用に不要なサービスを停止してフリーメモリを増やす方法
Raspberry Piでメモリを馬鹿食いするアプリ用に不要なサービスを停止してフリーメモリを増やす方法

  ラズパイでメモリを沢山使用するビルドやアプリ用に不要なサービス等を停止して使えるメインメモリを増やす


● Raspberry Piで Darknet Neural Network Frameworkを Gitソースリストからビルドする。

pjreddie/darknet Convolutional Neural Networks http://pjreddie.com/darknet/

Installing Darknet

# お決まりの sudo apt-get updateで最新状態に更新する
sudo apt-get update

# Darknetのビルドに必要な cmakeをインストールする
sudo apt-get -y install cmake

cd
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git --depth 1

# ディレクトリを移動する
cd darknet

# ビルドを開始する(ビルドに掛かる時間も計測する)
date >BUILD_START
time make
date >BUILD_END
cat BUILD_START
cat BUILD_END


●ビルド時間

 1コアの場合、2分(Darknetはビルド時間が短いので驚いた)
real    1m34.763s
user    1m14.630s
sys     0m2.728s


● ラズパイで Darknetのビルドが出来た

 とりあえずラズパイで Darknetのビルドが出来た。
pi@raspberrypi:~/darknet $ ./darknet
usage: ./darknet <function>

pi@raspberrypi:~/darknet $ ls -l darknet
-rwxr-xr-x 1 pi pi 476164 Aug 12 14:12 darknet


●下記は動かし方が悪いかモデルデータが不一致で動かなかった場合の内容

Darknet - YOLO Real-Time Object Detection

# YOLOv3
YOLOv3 Segmentation fault

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
Segmentation fault
cp predictions.png predictions_dog_v3.png

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/eagle.jpg
cp predictions.png predictions_eagle_v3.png

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/person.jpg
cp predictions.png predictions_person_v3.png

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/horses.jpg
cp predictions.png predictions_horses_v3.png

# Tiny YOLOv3
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg
Segmentation fault
cp predictions.png predictions_dog_v3_tiny.png

./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/eagle.jpg
cp predictions.png predictions_eagle_v3_tiny.png

./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/person.jpg
cp predictions.png predictions_person_v3_tiny.png

./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/horses.jpg
cp predictions.png predictions_horses_v3_tiny.png

pi@raspberrypi:~/darknet $ ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
layer     filters    size              input                output
    0 conv     32  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  32  0.299 BFLOPs
    1 conv     64  3 x 3 / 2   416 x 416 x  32   ->   208 x 208 x  64  1.595 BFLOPs
    2 conv     32  1 x 1 / 1   208 x 208 x  64   ->   208 x 208 x  32  0.177 BFLOPs
...
  104 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
  105 conv    255  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 255  0.353 BFLOPs
  106 yolo
Loading weights from yolov3.weights...Done!
data/dog.jpg: Predicted in 348.271307 seconds.
Segmentation fault
pi@raspberrypi:~/darknet $ ./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg
layer     filters    size              input                output
    0 conv     16  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  16  0.150 BFLOPs
    1 max          2 x 2 / 2   416 x 416 x  16   ->   208 x 208 x  16
    2 conv     32  3 x 3 / 1   208 x 208 x  16   ->   208 x 208 x  32  0.399 BFLOPs
...
   20 route  19 8
   21 conv    256  3 x 3 / 1    26 x  26 x 384   ->    26 x  26 x 256  1.196 BFLOPs
   22 conv    255  1 x 1 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 255  0.088 BFLOPs
   23 yolo
Loading weights from yolov3-tiny.weights...Done!
data/dog.jpg: Predicted in 27.185729 seconds.
Segmentation fault

sudo apt-get -y install imagemagick

convert -resize 320x -quality 100 -verbose data/dog.jpg data/dog_320.jpg
# JPEG 768x576=>320x240
./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog_320.jpg
Segmentation fault

convert -resize 240x -quality 95 -verbose data/dog.jpg data/dog_240.jpg
# JPEG 768x576=>240x180
./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog_240.jpg
Segmentation fault

convert -resize 160x -quality 95 -verbose data/dog.jpg data/dog_160.jpg
# JPEG 768x576=>160x120
./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog_160.jpg
Segmentation fault

convert -resize 120x -quality 95 -verbose data/dog.jpg data/dog_120.jpg
# JPEG 768x576=>120x90
./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog_120.jpg
Segmentation fault


● ラズパイで NNPACK対応版の Darknetをビルドする方法

Segmentation fault
※ thomaspark-pkj版、再度挑戦して YOLOv2で物体認識が出来ました。(【成功版】を参照)

digitalbrain79/darknet-nnpack - Darknet with NNPACK

※ thomaspark-pkjと digitalbrain79は同じ(リダイレクトされる)

# Install PeachPy and confu
sudo pip install --upgrade git+https://github.com/Maratyszcza/PeachPy
sudo pip install --upgrade git+https://github.com/Maratyszcza/confu

# Install Ninja
cd
git clone https://github.com/ninja-build/ninja.git --depth 1
cd ninja
git checkout release
./configure.py --bootstrap
export NINJA_PATH=$PWD

# Install clang
sudo apt-get -y install clang

# Install NNPACK-darknet
cd
git clone https://github.com/thomaspark-pkj/NNPACK-darknet.git --depth 1
cd NNPACK-darknet
confu setup
python ./configure.py --backend auto
$NINJA_PATH/ninja
sudo cp -a lib/* /usr/lib/
# */
sudo cp include/nnpack.h /usr/include/
sudo cp deps/pthreadpool/include/pthreadpool.h /usr/include/

# Build darknet-nnpack
cd
git clone https://github.com/thomaspark-pkj/darknet-nnpack.git --depth 1
cd darknet-nnpack
make

pi@raspberrypi:~/darknet-nnpack $ ls -l darknet
-rwxr-xr-x 1 pi pi 1692468 Aug 12 16:30 darknet

wget https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov2-tiny.cfg
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov2-tiny.weights

# Tiny YOLOv2
./darknet detect yolov2-tiny.cfg yolov2-tiny.weights data/dog.jpg
Segmentation fault

convert -resize 120x -quality 95 -verbose data/dog.jpg data/dog_120.jpg
# JPEG 768x576=>120x90
./darknet detect yolov2-tiny.cfg yolov2-tiny.weights data/dog_120.jpg
Segmentation fault

./configure.py --bootstrap
warning: A compatible version of re2c (>= 0.11.3) was not found; changes to src/*.in.cc will not affect your build. */

sudo apt-get -y install re2c
パッケージ: re2c (0.16-2)
 re2c は、高速で柔軟性のある字句解析器を書くための偉大なツールです。


● ラズパイで NNPACK対応版の Darknetをビルドする方法 shizukachan版

shizukachan/darknet-nnpack
 Fork of darknet-nnpack
 Forked from https://github.com/digitalbrain79/darknet-nnpack/

 上記の digitalbrain79/darknet-nnpackを Forkした版
 こっちは動くかな?

 ※ qmklの cmakeでエラーが出まくって訳わかんねーよ。

 Darknet with NNPACK
# お決まりの sudo apt-get updateで最新状態に更新する
sudo apt-get update

# Darknetのビルドに必要な cmakeをインストールする
sudo apt-get -y install cmake

#
cd
mkdir shizukachan
cd shizukachan
sudo apt-get -y install python-pip
sudo pip install --upgrade git+https://github.com/Maratyszcza/PeachPy
sudo pip install --upgrade git+https://github.com/Maratyszcza/confu

# Install Ninja
cd
cd shizukachan
git clone https://github.com/ninja-build/ninja.git
cd ninja
git checkout release
./configure.py --bootstrap
export NINJA_PATH=$PWD

# Install clang(使ってないから不要じゃね?説有り)
sudo apt-get -y install clang

# Install modified NNPACK
cd
cd shizukachan
git clone https://github.com/shizukachan/NNPACK
cd NNPACK
confu setup

# Pi Zero
# python ./configure.py --backend scalar

# Pi 3B+
python ./configure.py --backend auto

$NINJA_PATH/ninja
bin/convolution-inference-smoketest
# /home/pi/shizukachan/NNPACK/test/testers/convolution.h:382: Failure
# Expected: (median(maxErrors)) < (errorLimit()), actual: 0.0100803 vs 0.01
# [  FAILED  ] WT8x8_FP16.multi_tile (7 ms)
# clangが無いと発生するっぽい。
# clangをインストール後は PASSED
# [==========] 72 tests from 5 test cases ran. (4561 ms total)
# [  PASSED  ] 72 tests.

sudo cp -a lib/* /usr/lib/
# */
sudo cp include/nnpack.h /usr/include/
sudo cp deps/pthreadpool/include/pthreadpool.h /usr/include/

# pi@raspberrypi:~/shizukachan/NNPACK $ ls -l include/nnpack.h
# -rw-r--r-- 1 pi pi 33083 Aug 12 22:04 include/nnpack.h
# pi@raspberrypi:~/shizukachan/NNPACK $ ls -l deps/pthreadpool/include/pthreadpool.h
# -rw-r--r-- 1 pi pi 2846 Aug 12 22:04 deps/pthreadpool/include/pthreadpool.h

# qmklよりも先に qasm2をビルドする
# Install qasm2
sudo apt-get -y install flex
cd
cd shizukachan
git clone https://github.com/Terminus-IMRC/qpu-assembler2
cd qpu-assembler2
make
sudo make install

# qmklよりも先に qbin2hexをビルドする
# Install qbin2hex
cd
cd shizukachan
git clone https://github.com/Terminus-IMRC/qpu-bin-to-hex
cd qpu-bin-to-hex
make
sudo make install

# mailbox https://github.com/Terminus-IMRC/mailbox
cd
cd shizukachan
git clone https://github.com/Terminus-IMRC/mailbox
cd mailbox
cmake .
make
sudo make install

# librpimemmgr https://github.com/Idein/librpimemmgr
cd
cd shizukachan
git clone https://github.com/Idein/librpimemmgr
cd librpimemmgr
cmake .
make
sudo make install

#  GPU VRAMのサイズを 128MBにする
sudo sed -i -e "s/^gpu_mem=.*/gpu_mem=128/g" /boot/config.txt

# PyVideoCoreよりも先に rpi-vcsmをビルドする
# rpi-vcsm https://github.com/Idein/rpi-vcsm
cd
cd shizukachan
git clone https://github.com/Idein/rpi-vcsm.git
cd rpi-vcsm
pip install -r requirements.txt
# python setup.py install
# error: could not create '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/rpi_vcsm': Permission denied
sudo python setup.py install

# rpi-vcsm Testing
# pip install nose
# nosetests: command not found
sudo pip install nose
# Successfully installed nose-1.3.7

nosetests -v -s
# test_alloc.test_alloc ... ERROR
# OSError: [Errno 2] No such file or directory: '/dev/vcsm'
# test_alloc.test_alloc ... ok
# Ran 1 test in 0.044s
# OK

# PyVideoCore https://github.com/nineties/py-videocore
cd
cd shizukachan
git clone https://github.com/nineties/py-videocore.git
cd py-videocore
sudo python setup.py install

# Getting Started
sudo python examples/hello_world.py
# ImportError: No module named rpi_vcsm.VCSM
# Build rpi-vcsm
# ImportError: No module named ioctl_opt
# sudo pip install ioctl-opt

# Running Tests
sudo nosetests -v
# 128MB or more GPU memory is required to pass tests
# ERROR: test_assemble_errors.test_invalid_rotate_as_simm
# TypeError: _emit_with_defaults() takes at least 5 arguments (4 given)
# ERROR: test_sanity_check.test_sanity_check
# NameError: global name 'link' is not defined

# Install qmkl
cd
cd shizukachan
git clone https://github.com/Idein/qmkl.git
cd qmkl

# for Raspberry Pi 3
export RPIVER=3
cmake .
make
sudo make install

# opencvの開発パッケージが必要
sudo apt-get -y install libopencv-dev
# 不要 sudo apt-get -y install libopencv-highgui-dev

# shizukachan/darknet-nnpack
# https://github.com/shizukachan/darknet-nnpack
cd
cd shizukachan
git clone https://github.com/shizukachan/darknet-nnpack.git
cd darknet-nnpack
make

ls -l darknet
# pi@raspberrypi:~/shizukachan/darknet-nnpack $ ls -l darknet
# -rwxr-xr-x 1 pi pi 1821964 Aug 14 12:06 darknet

● DarkNetの動作確認 画像の物体認識 YOLOv2 shizukachan版(Segmentation faultで動かない)

 DarkNet NNPACK shizukachan版の動作確認、ビルド手順が悪いのか、読み込ませているモデルデータ等が悪いのか原因不明。Segmentation faultで動かない。

# DarkNetの動作確認
cd
cd shizukachan
cd darknet-nnpack

# YOLOv2 608x608
# https://pjreddie.com/darknet/yolo/
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov2.weights

# wget https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov2.cfg
# mv yolov2.cfg ./cfg/
# yolov2.cfgファイルを読み込むと Segmentation faultになるので不要
# Segmentation faultになるのは Gitの HTMLで読み込んでいるからでした。
# 正しくは下記、
# wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/cfg/yolov2.cfg

# 認識結果を画面に表示して認識の画像 predictions.pngを生成する data/person.jpg
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov2.cfg yolov2.weights data/person.jpg
Segmentation fault

# 認識結果を画面に表示して認識の画像 predictions.pngを生成する data/person.jpg
./darknet detect cfg/yolov2.cfg yolov2.weights data/person.jpg
Segmentation fault

convert -resize 240x -quality 95 -verbose data/dog.jpg data/dog_240.jpg
./darknet detect cfg/yolov2.cfg yolov2.weights data/dog_240.jpg
Segmentation fault

● ラズパイで NNPACK対応版の Darknetをビルドする方法 shizukachan版のビルドでエラーが沢山

● qmklのビルドでエラーが沢山
# cmake .
# CMake Error at CMakeLists.txt:22 (message):
#   qasm2 not found.  Install it from
#   https://github.com/Terminus-IMRC/qpu-assembler2

# cmake .
# CMake Error at CMakeLists.txt:27 (message):
#   qbin2hex not found.  Install it from
#   https://github.com/Terminus-IMRC/qpu-bin-to-hex

# cmake .
-- Checking for module 'libmailbox>=2.0.0'
--
CMake Error at /usr/share/cmake-3.7/Modules/FindPkgConfig.cmake:415 (message):
  A required package was not found
# mailbox https://github.com/Terminus-IMRC/mailbox

# cmake .
CMake Error at CMakeLists.txt:61 (message):
  librpimemmgr not found even in /opt/vc/lib.  Building on non-RPi host?
  Please specify PKG_CONFIG_PATH.
# librpimemmgr https://github.com/Idein/librpimemmgr

# cmake .
CMake Warning at CMakeLists.txt:78 (message):
  RPIVER is not specified; using default: 1
-- Building for Raspberry Pi 1 / Zero
# for Raspberry Pi 3
export RPIVER=3

# make
ImportError: No module named videocore.assembler
# PyVideoCore https://github.com/nineties/py-videocore

# make
ImportError: No module named rpi_vcsm.VCSM
# rpi-vcsm https://github.com/Idein/rpi-vcsm

● shizukachan/darknet-nnpackのビルドでエラー
# shizukachan/darknet-nnpack
Package opencv was not found in the pkg-config search path.
Perhaps you should add the directory containing `opencv.pc'
to the PKG_CONFIG_PATH environment variable
No package 'opencv' found
In file included from ./src/utils.h:5:0,
                 from ./src/gemm.c:2:
include/darknet.h:28:43: fatal error: opencv2/highgui/highgui_c.h: No such file or directory
     #include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
                                           ^
sudo apt-get -y install libopencv-highgui-dev

# shizukachan/darknet-nnpack
No package 'opencv' found
sudo apt-get -y install libopencv-dev


● ラズパイで Tiny Darknetを動かす方法

 2.9倍

Tiny Darknet

cd
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make

# Tiny Darknet Model data
wget https://pjreddie.com/media/files/tiny.weights
wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/cfg/tiny.cfg

./darknet classify tiny.cfg tiny.weights data/dog.jpg


● AlexeyAB/darknet版
pi@raspberrypi:~/AlexeyAB/darknet $ ./darknet classify tiny.cfg tiny.weights data/dog.jpg
layer     filters    size              input                output
   0 conv     16  3 x 3 / 1   224 x 224 x   3   ->   224 x 224 x  16 0.043 BF
   1 max          2 x 2 / 2   224 x 224 x  16   ->   112 x 112 x  16 0.001 BF
   2 conv     32  3 x 3 / 1   112 x 112 x  16   ->   112 x 112 x  32 0.116 BF
   3 max          2 x 2 / 2   112 x 112 x  32   ->    56 x  56 x  32 0.000 BF
   4 conv     16  1 x 1 / 1    56 x  56 x  32   ->    56 x  56 x  16 0.003 BF
   5 conv    128  3 x 3 / 1    56 x  56 x  16   ->    56 x  56 x 128 0.116 BF
   6 conv     16  1 x 1 / 1    56 x  56 x 128   ->    56 x  56 x  16 0.013 BF
   7 conv    128  3 x 3 / 1    56 x  56 x  16   ->    56 x  56 x 128 0.116 BF
   8 max          2 x 2 / 2    56 x  56 x 128   ->    28 x  28 x 128 0.000 BF
   9 conv     32  1 x 1 / 1    28 x  28 x 128   ->    28 x  28 x  32 0.006 BF
  10 conv    256  3 x 3 / 1    28 x  28 x  32   ->    28 x  28 x 256 0.116 BF
  11 conv     32  1 x 1 / 1    28 x  28 x 256   ->    28 x  28 x  32 0.013 BF
  12 conv    256  3 x 3 / 1    28 x  28 x  32   ->    28 x  28 x 256 0.116 BF
  13 max          2 x 2 / 2    28 x  28 x 256   ->    14 x  14 x 256 0.000 BF
  14 conv     64  1 x 1 / 1    14 x  14 x 256   ->    14 x  14 x  64 0.006 BF
  15 conv    512  3 x 3 / 1    14 x  14 x  64   ->    14 x  14 x 512 0.116 BF
  16 conv     64  1 x 1 / 1    14 x  14 x 512   ->    14 x  14 x  64 0.013 BF
  17 conv    512  3 x 3 / 1    14 x  14 x  64   ->    14 x  14 x 512 0.116 BF
  18 conv    128  1 x 1 / 1    14 x  14 x 512   ->    14 x  14 x 128 0.026 BF
  19 conv   1000  1 x 1 / 1    14 x  14 x 128   ->    14 x  14 x1000 0.050 BF
  20 avg                       14 x  14 x1000   ->  1000
  21 softmax                                        1000
Total BFLOPS 0.985
Loading weights from tiny.weights...
 seen 32
Done!
224 224
data/dog.jpg: Predicted in 4.934377 seconds.
binoculars: 1.000000 = 双眼鏡
English setter: 0.000000
Siberian husky: 0.000000
Australian terrier: 0.000000
English springer: 0.000000

※ binoculars = 双眼鏡


● ラズパイで Darknetをビルドして動かすと全部 Segmentation fault

 ググッたらバイトオーダー(Big endian Little endian)が原因らしい。
 (Intel x86と ラズパイの ARMとでバイトオーダーが異なる。)

YOLO:segmentation fault on RaspberryPi #823

AlexeyAB/darknet
 AlexeyAB/darknet版をビルドして動かしたら動きました。
 不具合やバグが有るけれど Segmentation faultは出なくなった。

● Tiny YOLOv3(不具合)
 diningtableを認識しまくる不具合。
# Tiny YOLOv3
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg
cp predictions.png predictions_dog_v3_tiny.png

./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/eagle.jpg
cp predictions.png predictions_eagle_v3_tiny.png

./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/person.jpg
cp predictions.png predictions_person_v3_tiny.png

./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/horses.jpg
cp predictions.png predictions_horses_v3_tiny.png
・AlexeyAB/darknet版 ラズパイで Darknetをビルドして動かす
AlexeyAB/darknet版 ラズパイで Darknetをビルドして動かす


・AlexeyAB/darknet版 ラズパイで Darknetをビルドして動かす
AlexeyAB/darknet版 ラズパイで Darknetをビルドして動かす


・AlexeyAB/darknet版 ラズパイで Darknetをビルドして動かす
AlexeyAB/darknet版 ラズパイで Darknetをビルドして動かす


・AlexeyAB/darknet版 ラズパイで Darknetをビルドして動かす
AlexeyAB/darknet版 ラズパイで Darknetをビルドして動かす



● YOLOv3(バグってる)
 完全にバグってる。
# YOLOv3
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
cp predictions.png predictions_dog_v3.png
・AlexeyAB/darknet版 ラズパイで Darknetをビルドして動かす
AlexeyAB/darknet版 ラズパイで Darknetをビルドして動かす



● darknet nightmareでグロ画像を生成(バグってる)
wget http://pjreddie.com/media/files/vgg-conv.weights

wget https://github.com/google/deepdream/raw/master/flowers.jpg

./darknet nightmare cfg/vgg-conv.cfg vgg-conv.weights flowers.jpg 10
# flowers_vgg-conv_10_000000.png
・AlexeyAB/darknet版 ラズパイで darknet nightmareでグロ画像を生成(バグってる)
AlexeyAB/darknet版 ラズパイで darknet nightmareでグロ画像を生成(バグってる)




● ラズパイで最速の Darknetは darknet-nnpackっぽい。

I'm going to transplant the yolov3-mini to a Rasberry pi3B+.Search for some advices. #942

在 RaspberryPi 上跑 YOLO



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