[Ubuntu 20.04 LTS] Darknet 설치

YOLOv3, YOLOv4를 학습 시키기 위해서는 Darknet을 사용해야한다.

따라서 Darknet설치를 진행해보도록 하겠다. 

Darknet을 설치 하기에 앞서 아래의 요건을 충족해야한다. 

1. Nvidia-driver 설치

2. CUDA 설치, Cudnn 설치 

3. OpenCV 설치 

 

설치가 완료되었으면 이제 Darknet 설치를 진행한다. 

Darknet에서는 두가지 종류가 있다. 현재 github에 alexab의 Darknet과 pjreddie의 Darknet이 올라와 있다. alexab의 Darknet이 업데이트도 되어있고 편리기능이 추가되어서 사용하기 훨씬 좋기 때문에 alexab의 Darknet 설치를 진행한다. 

https://github.com/AlexeyAB/darknet

GitHub - AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Da

터미널을 열어 아래의 코드를 입력해 Darknet을 다운받는다. 

$ git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

 다운로드 된 Darknet 파일로 이동한다. make를 통해 Makefile을 생성하고 다음으로 Makefile을 수정한다. 

$ cd darknet
$ make
$ gedit Makefile

Make file이 열리면 아래의 내용을 수정해준다. 

cuda, cudnn, opencv를 사용하기 위해 GPU = 1, CUDNN = 1, OPENCV=1로 수정한다. 

그리고 자신의 compute_capability를 확인한뒤 아래의 내용을 수정 또는 추가한다. 

ARCH = -gencode arch=compute_[compute_capability],code=[sm_[compute_capability],compute_[compute_capability]]

Makrfile

수정 후 다시 make를 진행한다. 그 이후 아래의 명령어를 입력해 간단하게 Darknet 사용을 확인한다.

pretrained된 yolov3의 weight를 다운로드 받는다. 다음 2번째 명령어를 입력해 테스트를 진행한다. 

$ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
$ ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

설치에 성공하면 다음과 같은 이미지가 출력된다. 

predictions image

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Reference

https://pjreddie.com/darknet/install/

Installing Darknet

https://deep-eye.tistory.com/53

[Darknet] Yolo 구현을 위한 darknet 설치 - yolov4

https://geunuk.tistory.com/48

[Ubuntu] YOLO Darknet(AlexeyAB) 학습 환경 구축

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