INSTALL

설치

• OS : Window 10

• GPU : RTX-2080 Ti

• Visual Studio : Community 2019

• Opencv : 3.4.10

• CUDA : 10.1

• cudnn : 7.65

GPU 버전에 맞게 CUDA와 cudnn을 설치를 하시면 됩니다.

• CUDA : https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

• cudnn : https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey

• 환경변수 등록 !!

CUDA version 확인

nvcc --version

cudnn version 확인

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include\cudnn.h

#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 6
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5

version : 7.65

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Visual Studio 설치

• https://visualstudio.microsoft.com/ko/

1. Visual Studio 다운로드 -> Community 2019

2. C++를 사용한 데스크톱 개발 Check

3. 설치

Opencv 설치

• https://opencv.org/releases/

• 3.4.10

• 환경변수 등록 !!

Darknet 설치

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

DarkNet 실행하기

1. darknet/build/darknet/darknet.sln 접속

2. 프로젝트 -> 속성

• 2.0 구성 : Releases / 플랫폼 : x64

• 2.1 C/C++ -> 일반 -> 추가 포함 디렉터리 -> opencv 경로 추가 (~\opencv\build\include)

• 2.2 전처리기 -> 전처리기 정의 -> OPENCV 추가

• 2.3 링커 -> 일반 -> 추가 라이브러리 디렉터리 -> opencv 경로 추가 (~\opencv\build\x64\vc14\lib)

• 2.4 구성 : Debug / 플랫폼 : x64에도 똑같이 적용

1. 솔루션 탐색기 -> darknet 우클릭 -> 빌드 종속성 -> 사용자 지정 빌드 -> CUDA Check

2. ~\opencv\build\x64\vc14\bin -> opencv_ffmpeg3410_64.dll, opencv_world3410.dll 복사 -> ~\darknet\build\darknet\x64 디렉토리에 붙여넣기

3. ctrl + F5

4. 빌드 성공 ^^

문제점 해결

• CUDA 10.1인 경우 처음에 빌드 종속성에서 찾을 수 없습니다.

여기를 참조해 따라하고 빌드 종속성을 CUDA 10.1로 변경하시면 됩니다.

예제 실행

• yolov3 weights : https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

• tiny yolov3 weights : https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights

cd ~/darknet/build/darknet/x64

darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 dog.jpg