Yolo, Darknet을 이용한 실시간 물체 검출 (QuickStart 용 리포지토리 작성)
실시간으로 물체 검출을 원했습니다.
카메라에 비치는 내용으로부터, 임의의 액션을 훅하는 시스템을 구축하고 싶은 조사해 보았다
그 때 공식 Darknet에서는 솔직하게 실시간 검출을 할 수 없고 후술하는 여러 문제가 나왔기 때문에 수정판의 darknet으로 리포지토리를 포크했다
문제점의 메모로서 이 기사에 정리해 둔다.
아티팩트
포크 한 Darknet이 여기
아래 페이지에서 항상 고맙게 사용합니다.
모두에게 OSS를 보고 싶은 사람을 위해 GitHub 리포지토리의 OGP적 이미지를 자동 생성해 주는 서비스를 만들었다
손잡이 내용
Github에 갔지만 무엇을해야할지 모르는 문제
아래가 darknet의 github이지만 README가 은근히 밖에 쓰지 않았다 ...
htps : // 기주 b. 이 m / pj Reet / rk t
또한 다른 사이트 링크도 있지만, 여기에도 python이라는 문자열을 찾을 수 없습니다.
파이썬으로 움직이고 싶은 경우의 방법이 전혀 모르는 상황이었습니다.
소스 그대로 버릇없는 문제
아래 파이썬 코드를 찾아 실행해 보면 아무런 오류가 발생합니다.
htps : // 기주 b. 이 m/pj 뻗어/다 rk네 t/bぉb/마s r/py 텐/다 rk네 t. py
python3 그럼 움직이지 않니? 오류
python2 시스템 표기법이 없습니까? (절망
실행해 보았습니다.(py) $python python/darknet.py
File "python/darknet.py", line 154
print r
^
SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. Did you mean print(r)?
아래와 같이 수정하여 해결
print(r)
libdarknet없이? 오류
이것은 darknet을 빌드하여 해결됩니다.
방법은 설치 디렉토리에서 make라고 하는 것만
OSError: dlopen(libdarknet.so, 10): image not found
유형 재미 있니? 오류
C 코드에 파이썬 문자열을 전달할 때 b "문자열"이라고 씁니다.
오류 내용: "ctypes.ArgumentError: argument 1: : wrong type"
참고 : htps : // 기주 b. 이 m / pj Ret / rk t / issue s / 241
그런 설정 파일 없이? 오류
Couldn't open file: cfg/tiny-yolo.cfg
특히 새로운 녀석도 같은 디렉토리에 있으므로 다음 파일로 변경했습니다.
cfg/yolov3-tiny.cfg
무게 없어? 오류
Loading weights from tiny-yolo.weights...Couldn't open file: tiny-yolo.weights
아래의 명령으로 (cfg와 함께 적절한 것을) 취득하여 해결
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
상기에 의해, 화상 한 장분의 물체 검출이 가능
그러나 실시간으로 물체 감지를 원합니다.
그대로의 Darknet에서는 OpenCV로부터 취득한 실시간 화상을 취급할 수 없다.
아래의 Issue에서 해결 방법도 제시되어 있지만 darknet의 소스에 수정을 추가하기 때문에 번거로운
htps : // 기주 b. 코 m / pj 뻗어 / 다 rk네 t / 이스에 s / 289
상기까지의 과제 부분을 해결하고, 곧바로 darknet을 시험할 수 있도록 Fix한 Darknet을 아래와 같이 공개중(2회째)
위에서 언급한 문제점을 수정하여 README에 Quick Start 방법을 설명합니다.
Reference
이 문제에 관하여(Yolo, Darknet을 이용한 실시간 물체 검출 (QuickStart 용 리포지토리 작성)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/iaoiui/items/dd83e570e63b07706874
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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포크 한 Darknet이 여기
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손잡이 내용
Github에 갔지만 무엇을해야할지 모르는 문제
아래가 darknet의 github이지만 README가 은근히 밖에 쓰지 않았다 ...
htps : // 기주 b. 이 m / pj Reet / rk t
또한 다른 사이트 링크도 있지만, 여기에도 python이라는 문자열을 찾을 수 없습니다.
파이썬으로 움직이고 싶은 경우의 방법이 전혀 모르는 상황이었습니다.
소스 그대로 버릇없는 문제
아래 파이썬 코드를 찾아 실행해 보면 아무런 오류가 발생합니다.
htps : // 기주 b. 이 m/pj 뻗어/다 rk네 t/bぉb/마s r/py 텐/다 rk네 t. py
python3 그럼 움직이지 않니? 오류
python2 시스템 표기법이 없습니까? (절망
실행해 보았습니다.(py) $python python/darknet.py
File "python/darknet.py", line 154
print r
^
SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. Did you mean print(r)?
아래와 같이 수정하여 해결
print(r)
libdarknet없이? 오류
이것은 darknet을 빌드하여 해결됩니다.
방법은 설치 디렉토리에서 make라고 하는 것만
OSError: dlopen(libdarknet.so, 10): image not found
유형 재미 있니? 오류
C 코드에 파이썬 문자열을 전달할 때 b "문자열"이라고 씁니다.
오류 내용: "ctypes.ArgumentError: argument 1: : wrong type"
참고 : htps : // 기주 b. 이 m / pj Ret / rk t / issue s / 241
그런 설정 파일 없이? 오류
Couldn't open file: cfg/tiny-yolo.cfg
특히 새로운 녀석도 같은 디렉토리에 있으므로 다음 파일로 변경했습니다.
cfg/yolov3-tiny.cfg
무게 없어? 오류
Loading weights from tiny-yolo.weights...Couldn't open file: tiny-yolo.weights
아래의 명령으로 (cfg와 함께 적절한 것을) 취득하여 해결
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
상기에 의해, 화상 한 장분의 물체 검출이 가능
그러나 실시간으로 물체 감지를 원합니다.
그대로의 Darknet에서는 OpenCV로부터 취득한 실시간 화상을 취급할 수 없다.
아래의 Issue에서 해결 방법도 제시되어 있지만 darknet의 소스에 수정을 추가하기 때문에 번거로운
htps : // 기주 b. 코 m / pj 뻗어 / 다 rk네 t / 이스에 s / 289
상기까지의 과제 부분을 해결하고, 곧바로 darknet을 시험할 수 있도록 Fix한 Darknet을 아래와 같이 공개중(2회째)
위에서 언급한 문제점을 수정하여 README에 Quick Start 방법을 설명합니다.
Reference
이 문제에 관하여(Yolo, Darknet을 이용한 실시간 물체 검출 (QuickStart 용 리포지토리 작성)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
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(py) $python python/darknet.py
File "python/darknet.py", line 154
print r
^
SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. Did you mean print(r)?
print(r)
OSError: dlopen(libdarknet.so, 10): image not found
Couldn't open file: cfg/tiny-yolo.cfg
cfg/yolov3-tiny.cfg
Loading weights from tiny-yolo.weights...Couldn't open file: tiny-yolo.weights
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
위에서 언급한 문제점을 수정하여 README에 Quick Start 방법을 설명합니다.
Reference
이 문제에 관하여(Yolo, Darknet을 이용한 실시간 물체 검출 (QuickStart 용 리포지토리 작성)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/iaoiui/items/dd83e570e63b07706874텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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