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[NEW] 2018/08/14

【成功版】Raspberry Piで NNPACK対応版の Darknet Neural Network Frameworkをビルドする方法 【成功版】Raspberry Piで NNPACK対応版の Darknet Neural Network Frameworkをビルドする方法

(ラズパイに Darknet NNPACK darknet-nnpackをソースからビルドして物体検出を行なう方法)

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

 物体検出 = 画像のどの位置に何の物体が存在するかを「検出」する(認識+位置情報)
 物体認識 = 画像に何の物体が存在するかを「認識」する(認識だけで位置情報は無し)

 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。

DeepDream - Wikipedia

 DeepDreamで生成した画像の例(Wikipediaより引用)
・DeepDream
DeepDream




● Raspberry Piで Caffe Deep Learning Frameworkで DeepDreamする方法

[NEW] 2018/08/04
【ビルド版】Raspberry Piで DeepDreamを動かしてキモイ絵をモリモリ量産 Caffe Deep Learning Framework
【ビルド版】Raspberry Piで DeepDreamを動かしてキモイ絵をモリモリ量産 Caffe Deep Learning Framework

  ラズパイで Caffe Deep Learning Frameworkをビルドして Deep Dreamを動かしてキモイ絵を生成する

[NEW] 2018/08/04
【インストール版】Raspberry Piで DeepDreamを動かしてキモイ絵をモリモリ量産 Caffe Deep Learning
【インストール版】Raspberry Piで DeepDreamを動かしてキモイ絵をモリモリ量産 Caffe Deep Learning

  ラズパイで Caffe Deep Learning Frameworkをインストールして Deep Dreamを動かしてキモイ絵を生成する

[NEW] 2018/08/06
Orange Pi PC 2の 64bitのチカラで DeepDreamしてキモイ絵を高速でモリモリ量産してみるテスト
Orange Pi PC 2の 64bitのチカラで DeepDreamしてキモイ絵を高速でモリモリ量産してみるテスト

  OrangePi PC2に Caffe Deep Learning Frameworkをビルドして Deep Dreamを動かしてキモイ絵を生成する

● 下記は 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

[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


●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


● ラズパイで通常版の Darknetをビルドする方法、とても遅いです


[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


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

※ thomaspark-pkj版、再度挑戦して YOLOv2で物体認識が出来ました。

digitalbrain79/darknet-nnpack - Darknet with NNPACK

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

# Build Darknet with NNPACK from Raspberry Pi 3

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

# Ninjaのビルドに必要な re2cをインストールする
# Ninja ./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
# Setting up re2c (0.16-2) ...

# 作業ディレクトリを作る
cd
mkdir thomaspark-pkj

# Install PeachPy and confu
# PeachPy PEACH-Py is a Python framework high-performance assembly kernels
# https://pypi.org/project/PeachPy/
# https://github.com/Maratyszcza/PeachPy
# confu Configuration management without the "FUUU~"
# https://pypi.org/project/confu/
# https://github.com/neithere/confu/
cd
cd thomaspark-pkj
# Orange Pi PC2 ARMBIAN 5.40 stable Debian GNU/Linux 9 (stretch) 4.14.15-sunxi64
# sudo apt-get -y install python3-pip
# ImportError: No module named 'setuptools'
# sudo apt-get -y install python3-setuptools
sudo pip3 install --upgrade git+https://github.com/Maratyszcza/PeachPy
# error: invalid command 'bdist_wheel'
# sudo pip3 install wheel
sudo pip3 install --upgrade git+https://github.com/Maratyszcza/confu

# Install Ninja
# a small build system with a focus on speed
# https://github.com/ninja-build/ninja
cd
cd thomaspark-pkj
git clone https://github.com/ninja-build/ninja.git
cd ninja
git checkout release
./configure.py --bootstrap
# [28/28] LINK ninja
export NINJA_PATH=$PWD
# ---
# Install ninja build system
# sudo apt-get install ninja-build

# 不要 Install clang
# 不要 sudo apt-get -y install clang
# clangは必要無い?

# Install NNPACK-darknet
cd
cd thomaspark-pkj
git clone https://github.com/thomaspark-pkj/NNPACK-darknet.git
cd NNPACK-darknet
confu setup
python3 ./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
cd thomaspark-pkj
git clone https://github.com/thomaspark-pkj/darknet-nnpack.git
cd darknet-nnpack
make

# ビルドした darknetバイナリを確認する
ls -l darknet
# pi@raspberrypi:~/thomaspark-pkj/darknet-nnpack $ ls -l darknet
# -rwxr-xr-x 1 pi pi 1693516 Aug 14 08:03 darknet

# clangの有無でバイナリサイズが異なる?
# pi@raspberrypi:~/thomaspark-pkj/darknet-nnpack $ ls -l darknet
# -rwxr-xr-x 1 pi pi 1845504 Aug 14 17:15 darknet

● DarkNetの動作確認 画像の物体認識 YOLOv2
# DarkNetの動作確認
cd
cd thomaspark-pkj
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/yolo.cfg yolov2.weights data/person.jpg
# mask_scale: Using default '1.000000'
# Loading weights from yolov2.weights...Done!
# data/person.jpg: Predicted in 9263 ms.
# person: 86%
# horse: 82%
# dog: 86%

ls -l predictions.png
# -rw-r--r-- 1 pi pi 581706 Aug 14 10:31 predictions.png
cp predictions.png predictions_person_coco_v2.png
rm predictions.png

# 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/yolo.cfg yolov2.weights data/person.jpg
# mask_scale: Using default '1.000000'
# Loading weights from yolov2.weights...Done!
# data/person.jpg: Predicted in 8340 ms.
# person: 86%
# horse: 82%
# dog: 86%
cp predictions.png predictions_person_v2.png
rm predictions.png

./darknet detect cfg/yolo.cfg yolov2.weights data/dog.jpg
# data/dog.jpg: Predicted in 8743 ms.
# dog: 82%
# car: 28%
# truck: 64%
# bicycle: 85%
cp predictions.png predictions_dog_v2.png

./darknet detect cfg/yolo.cfg yolov2.weights data/eagle.jpg
# data/eagle.jpg: Predicted in 8760 ms.
# bird: 93%
cp predictions.png predictions_eaglev2.png

./darknet detect cfg/yolo.cfg yolov2.weights data/horses.jpg
# data/horses.jpg: Predicted in 8766 ms.
# horse: 48%
# horse: 62%
# horse: 91%
cp predictions.png predictions_horses_v2.png
rm predictions.png

# ImageMagick
sudo apt-get -y install imagemagick

# Convert PNG to JPG
convert predictions_person_coco_v2.png -quality 98 predictions_person_coco_v2.jpg
convert predictions_person_v2.png -quality 98 predictions_person_v2.jpg
convert predictions_dog_v2.png -quality 98 predictions_dog_v2.jpg
convert predictions_eaglev2.png -quality 98 predictions_eaglev2.jpg
convert predictions_horses_v2.png -quality 98 predictions_horses_v2.jpg

● ラズパイで NNPACK対応版の Darknetでとりあえず物体認識を動かす事に成功

 ラズパイで NNPACK対応版の Darknet thomaspark-pkj版でとりあえず物体認識を動かす事に成功。

 必要十分な解像度の画像の大きさで 10秒以内で物体認識が完了するので十分に実用的と思います。(Tinyモデルがエラー無く使えれば数秒レベルで認識出来るんだけど。。。)

・predictions_person_coco_v2.jpg
predictions_person_coco_v2.jpg


・predictions_person_v2.jpg
predictions_person_v2.jpg


・predictions_dog_v2.jpg
predictions_dog_v2.jpg


・predictions_eaglev2.jpg
predictions_eaglev2.jpg


・predictions_horses_v2.jpg
predictions_horses_v2.jpg



ロンドンの街並み - ぱくたそフリー素材
 S サムネサイズ ELL85_rondonnomachinami_TP_V4.jpg 800x535
pi@raspberrypi:~/digitalbrain79/darknet-nnpack $ ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolo.cfg yolov2.weights ELL85_rondonnomachinami_TP_V4.jpg
...
ELL85_rondonnomachinami_TP_V4.jpg: Predicted in 8891 ms.
person: 46%
person: 27%
car: 35%
person: 32%
person: 64%
person: 56%
backpack: 70%
person: 71%
handbag: 42%
person: 82%
person: 66%
person: 84%
・ロンドンの街並みを DarkNetで物体認識
ロンドンの街並みを DarkNetで物体認識

インド・ニューデリーの大きな商店街 - ぱくたそフリー素材
 S サムネサイズ miyazaki049INDSCF4890_TP_V4.jpg 800x533
pi@raspberrypi:~/digitalbrain79/darknet-nnpack $ ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolo.cfg yolov2.weights miyazaki049INDSCF4890_TP_V4.jpg
...
miyazaki049INDSCF4890_TP_V4.jpg: Predicted in 8955 ms.
person: 58%
car: 37%
person: 48%
handbag: 40%
person: 45%
person: 33%
person: 55%
person: 66%
person: 57%
person: 53%
motorbike: 56%
person: 70%
motorbike: 67%
motorbike: 45%
person: 68%
person: 67%
person: 74%
person: 68%
person: 83%
motorbike: 46%
person: 39%
・インド・ニューデリーの大きな商店街を DarkNetで物体認識
インド・ニューデリーの大きな商店街を DarkNetで物体認識

ベトナムホーチミンのマーケットの風景 - ぱくたそフリー素材
 S サムネサイズ HIROTA17621027_TP_V4.jpg 800x533
pi@raspberrypi:~/digitalbrain79/darknet-nnpack $ ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolo.cfg yolov2.weights HIROTA17621027_TP_V4.jpg
...
HIROTA17621027_TP_V4.jpg: Predicted in 9084 ms.
person: 25%
person: 36%
umbrella: 40%
person: 32%
person: 39%
person: 73%
person: 41%
person: 25%
bicycle: 25%
umbrella: 38%
person: 63%
motorbike: 65%
person: 78%
bicycle: 40%
・ベトナムホーチミンのマーケットの風景を DarkNetで物体認識
ベトナムホーチミンのマーケットの風景を DarkNetで物体認識

●下記の場合は認識に失敗する?
./darknet classify cfg/yolo.cfg yolov2.weights data/person.jpg
mask_scale: Using default '1.000000'
Loading weights from yolov2.weights...Done!
data/person.jpg: Predicted in 2.861805 seconds.
51.51%: (null)
51.51%: (null)
51.51%: (null)
51.51%: (null)
51.51%: (null)

●下記の場合は Segmentation faultになる
./darknet detect cfg/coco.data cfg/yolo.cfg yolov2.weights data/person.jpg
Segmentation fault

./darknet classify cfg/coco.data cfg/yolo.cfg yolov2.weights data/person.jpg
Segmentation fault

● Tiny YOLO Version 2 YOLOv2 Darknet NNPACK対応 thomaspark-pkj版

 わーい! Tiny YOLOも動いたー!
# yolov2-tiny-voc.weights (61MB)
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov2-tiny-voc.weights

wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/cfg/yolov2-tiny-voc.cfg
mv yolov2-tiny-voc.cfg ./cfg/

#---
./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg yolov2-tiny-voc.weights data/dog.jpg

Loading weights from yolov2-tiny-voc.weights...Done!
data/dog.jpg: Predicted in 1219 ms.
car: 35%
car: 55%
dog: 78%
bicycle: 36%

#---
./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg yolov2-tiny-voc.weights data/horses.jpg

Loading weights from yolov2-tiny-voc.weights...Done!
data/horses.jpg: Predicted in 1206 ms.
cow: 41%
sheep: 39%
cow: 75%

#---
./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg yolov2-tiny-voc.weights data/person.jpg

Loading weights from yolov2-tiny-voc.weights...Done!
data/person.jpg: Predicted in 1223 ms.
dog: 53%
person: 73%
sheep: 60%
sheep: 39%

#---
./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg yolov2-tiny-voc.weights data/eagle.jpg

Loading weights from yolov2-tiny-voc.weights...Done!
data/eagle.jpg: Predicted in 1199 ms.
bird: 99%

● DarkNetの動作確認 悪夢 Nightmare vgg-conv.weights

Have A Nightmare With Darknet

 画像を縮小しても動きませんでした。
wget http://pjreddie.com/media/files/vgg-conv.weights

./darknet nightmare cfg/vgg-conv.cfg vgg-conv.weights data/scream.jpg 10
Loading weights from vgg-conv.weights...Done!
Iteration: 0, 1, *** Error in `./darknet': double free or corruption (out): 0x015cb738 ***
Aborted

./darknet nightmare cfg/vgg-conv.cfg vgg-conv.weights data/dog.jpg 7
Iteration: 0, 1, Segmentation fault

./darknet nightmare cfg/vgg-conv.cfg vgg-conv.weights data/eagle.jpg 13
Iteration: 0, 1, Segmentation fault

※ 犬や鷲の Segmentation faultは画像が大きすぎの時に出るっぽい。

# 悪夢の実行途中で死なない様に画像を小さくリサイズします
# ImageMagick
sudo apt-get -y install imagemagick

# Resize JPEG 352x448=>320x407
convert -resize 320x -quality 100 -verbose data/scream.jpg data/scream_320.jpg

# 320にリサイズしても落ちます。
./darknet nightmare cfg/vgg-conv.cfg vgg-conv.weights data/scream_320.jpg 10
# Iteration: 0, 1, *** Error in `./darknet': double free or corruption (out): 0x018c3738 ***
# Aborted

# Resize JPEG 352x448=>189x240
convert -resize x240 -quality 100 -verbose data/scream.jpg data/scream_x240.jpg
./darknet nightmare cfg/vgg-conv.cfg vgg-conv.weights data/scream_x240.jpg 10
# Iteration: 0, 1, *** Error in `./darknet': munmap_chunk(): invalid pointer: 0x003d1738 ***
# Aborted

# Resize JPEG 768x576=>100x75
convert -resize 100x -quality 100 -verbose data/dog.jpg data/dog_100.jpg
./darknet nightmare cfg/vgg-conv.cfg vgg-conv.weights data/dog_100.jpg 7
# Iteration: 0, 1, *** Error in `./darknet': double free or corruption (!prev): 0x00fd5738 ***
# Aborted

※ 結局動かなかった

● A Smaller Model Nightmare With Darknet
 jnet-conv.weightsも動かなかった
wget http://pjreddie.com/media/files/jnet-conv.weights

#---
./darknet nightmare cfg/jnet-conv.cfg jnet-conv.weights data/horses.jpg 11 -rounds 4 -range 3

   12 Layer before convolutional layer must output image.: Success
darknet: ./src/utils.c:253: error: Assertion `0' failed.
Aborted

wget https://github.com/google/deepdream/raw/master/flowers.jpg
./darknet nightmare cfg/jnet-conv.cfg jnet-conv.weights flowers.jpg 11 -rounds 4 -range 3


● ラズパイで Darknetを動かしてカメラ映像をリアルタイムで物体認識する方法

 X Windowのコマンドラインで下記を実行する。(SSHターミナルでは実行出来ません)
./darknet detector demo cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg yolov2-tiny-voc.weights

 darknet detector demo ~を実行すると ラズパイに USB接続した WebCameraで画像を撮影し、Darknetがリアルタイムに物体認識をします。と言うかする筈ですが、私の環境では全く認識しませんでした。

 OpenCVが必要なので Darknet NNPACKを OpenCVを有効にして再ビルドする。
 Makefileの OPENCV=0を OPENCV=1に書き換える。
pi@raspberrypi:~/thomaspark-pkj/darknet-nnpack $ ./darknet detector demo cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg yolov2-tiny-voc.weights
Demo needs OpenCV for webcam images.

pi@raspberrypi:~/thomaspark-pkj/darknet-nnpack $ cat Makefile | grep OPENCV
OPENCV=0
ifeq ($(OPENCV), 1)
COMMON+= -DOPENCV
CFLAGS+= -DOPENCV

sed -i -e "s/OPENCV=0/OPENCV=1/g" Makefile

make clean
make

# libopencv-devが無いと下記のエラーが出てビルドが出来ない
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"
                                           ^
compilation terminated.
Makefile:99: recipe for target 'obj/gemm.o' failed
make: *** [obj/gemm.o] Error 1

# libopencv-devをインストールする
sudo apt-get -y install libopencv-dev
# Setting up libopencv-dev (2.4.9.1+dfsg1-2) ...

make clean
make

pi@raspberrypi:~/thomaspark-pkj/darknet-nnpack $ ls -l darknet
-rwxr-xr-x 1 pi pi 1707804 Aug 17 12:55 darknet

gcc -Iinclude/ -Isrc/ -DOPENCV `pkg-config --cflags opencv`  -DNNPACK -DARM_NEON -Wall -Wno-unknown-pragmas -Wfatal-errors -fPIC -Ofast -DOPENCV -DNNPACK -DARM_NEON -mfpu=neon-vfpv4 -funsafe-math-optimizations -ftree-vectorize -c ./examples/darknet.c -o obj/darknet.o
gcc -Iinclude/ -Isrc/ -DOPENCV `pkg-config --cflags opencv`  -DNNPACK -DARM_NEON -Wall -Wno-unknown-pragmas -Wfatal-errors -fPIC -Ofast -DOPENCV -DNNPACK -DARM_NEON -mfpu=neon-vfpv4 -funsafe-math-optimizations -ftree-vectorize obj/captcha.o obj/lsd.o obj/super.o obj/art.o obj/tag.o obj/cifar.o obj/go.o obj/rnn.o obj/segmenter.o obj/regressor.o obj/classifier.o obj/coco.o obj/yolo.o obj/detector.o obj/nightmare.o obj/attention.o obj/darknet.o libdarknet.a -o darknet -lm -pthread  `pkg-config --libs opencv`  -lnnpack -lpthreadpool libdarknet.a

pi@raspberrypi:~/thomaspark-pkj/darknet-nnpack $ ./darknet detector demo cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg yolov2-tiny-voc.weights
Demo
layer     filters    size              input                output
    0 conv     16  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  16
    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
    3 max          2 x 2 / 2   208 x 208 x  32   ->   104 x 104 x  32
    4 conv     64  3 x 3 / 1   104 x 104 x  32   ->   104 x 104 x  64
    5 max          2 x 2 / 2   104 x 104 x  64   ->    52 x  52 x  64
    6 conv    128  3 x 3 / 1    52 x  52 x  64   ->    52 x  52 x 128
    7 max          2 x 2 / 2    52 x  52 x 128   ->    26 x  26 x 128
    8 conv    256  3 x 3 / 1    26 x  26 x 128   ->    26 x  26 x 256
    9 max          2 x 2 / 2    26 x  26 x 256   ->    13 x  13 x 256
   10 conv    512  3 x 3 / 1    13 x  13 x 256   ->    13 x  13 x 512
   11 max          2 x 2 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x 512
   12 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024
   13 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
   14 conv    125  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 125
   15 detection
mask_scale: Using default '1.000000'
Loading weights from yolov2-tiny-voc.weights...Done!

(Demo:14323): Gtk-WARNING **: cannot open display:
# SSHのターミナルで実行すると上記のエラーが出る
# X Windowのターミナルで実行する必要がある

 認識速度が遅いのでカメラの取り込み画像のサイズを 640x480にする。
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolo.cfg yolov2.weights -w640 -h480 -fps1
./darknet detector -w640 -h480 -fps1 demo cfg/coco.data cfg/yolo.cfg yolov2.weights
 上記のオプション指定でなぜか動かないのでソースを直接書き換える。
 ※ darknet-nnpack版も同様
https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/examples/detector.c
    int width = find_int_arg(argc, argv, "-w", 0);
    int height = find_int_arg(argc, argv, "-h", 0);
    int fps = find_int_arg(argc, argv, "-fps", 0);
        demo(cfg, weights, thresh, cam_index, filename, names, classes, frame_skip, prefix, avg, hier_thresh, width, height, fps, fullscreen);

https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/src/demo.c
        if(w){
            cvSetCaptureProperty(cap, CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, w);
        }
        if(h){
            cvSetCaptureProperty(cap, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, h);
        }
        if(frames){
            cvSetCaptureProperty(cap, CV_CAP_PROP_FPS, frames);
        }

 上記のオプション指定でなぜか動かないのでソースを直接書き換える。
darknet/src/demo.c
void demo(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh, int cam_index, const char *filename, char **names, int classes, int delay, char *prefix, int avg_frames, float hier, int w, int h, int frames, int fullscreen)
{
...
    printf("Demo\n");
printf("Demo\n");の行の下に下記を追加
    w = 640;
    h = 480;
    frames = 1;
...
            cvResizeWindow("Demo", 1352, 1013);
を下記に変更
            cvResizeWindow("Demo", 640, 480);

# yolov2-tiny-voc.weights (61MB)
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov2-tiny-voc.weights

wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/cfg/yolov2-tiny-voc.cfg
mv yolov2-tiny-voc.cfg ./cfg/

#--- とりあえず静止画で認識を確認する。
./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg yolov2-tiny-voc.weights data/person.jpg

#--- カメラの映像をリアルタイムで認識する
./darknet detector demo cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg yolov2-tiny-voc.weights

#--- 動画ファイルの映像をリアルタイムで認識する
./darknet detector demo cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg yolov2-tiny-voc.weights video.mov

 OpenCVを有効にすると静止画像の認識でも X Windowの WARNINGが出る。
pi@raspberrypi:~/thomaspark-pkj/darknet-nnpack $ ./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg yolov2-tiny-voc.weights data/person.jpg
layer     filters    size              input                output
    0 conv     16  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  16
    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
    3 max          2 x 2 / 2   208 x 208 x  32   ->   104 x 104 x  32
    4 conv     64  3 x 3 / 1   104 x 104 x  32   ->   104 x 104 x  64
    5 max          2 x 2 / 2   104 x 104 x  64   ->    52 x  52 x  64
    6 conv    128  3 x 3 / 1    52 x  52 x  64   ->    52 x  52 x 128
    7 max          2 x 2 / 2    52 x  52 x 128   ->    26 x  26 x 128
    8 conv    256  3 x 3 / 1    26 x  26 x 128   ->    26 x  26 x 256
    9 max          2 x 2 / 2    26 x  26 x 256   ->    13 x  13 x 256
   10 conv    512  3 x 3 / 1    13 x  13 x 256   ->    13 x  13 x 512
   11 max          2 x 2 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x 512
   12 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024
   13 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
   14 conv    125  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 125
   15 detection
mask_scale: Using default '1.000000'
Loading weights from yolov2-tiny-voc.weights...Done!
data/person.jpg: Predicted in 1171 ms.
dog: 53%
person: 73%
sheep: 60%
sheep: 39%

(predictions:14296): Gtk-WARNING **: cannot open display:



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

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