[DEEP LEARNING] 윈도우 10에서 Darknet을 이용한 YOLOv3 설치 및 세팅 방법

이번에 회사에서 딥러닝을 하게되어서 공부도하고 정리도 할겸 글을 작성하려고 합니다

일단 컴퓨터의 사양은 아래와 같습니다

 

• Windows 10 Pro
• i7-8700
• RAM 16G
• GTX 1050Ti

윈도우 버전의 YOLO를 실행하기 위해서 밑에 적힌 4가지의 프로그램이 설치 돼있어야 합니다

(꼭 이 버전이 아니어도 됩니다! 대신 하나의 버전이 다르면 호환이 안될 가능성이 있어서 다른것도 맞춰줘야됩니다!)

 

• Visual studio 2015 (비쥬얼 스튜디오를 가장 먼저 깔아주는게 경로를 잡아주기 편합니다!)
• CUDA 9.0
• cuDNN 7.6.5
• OpenCV 4.0.1

https://visualstudio.microsoft.com/ko/vs/older-downloads/

Visual Studio 이전 다운로드 - 2017, 2015 및 이전 버전

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

CUDA Toolkit Archive

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

cuDNN Archive

https://opencv.org/releases/

Releases

 

CUDA 와 cuDNN을 설치하는 이유는 CPU가 아닌 GPU를 사용하여 실행하려고 하기 때문입니다

CPU로 돌렸을때와 GPU로 돌렸을때의 속도 차이는 정말 어마어마합니다

저같은경우는 50배정도 차이가 났습니다

설치할때 중요한것은 호환이 잘 되지않아 버전을 정말정말정말 잘 맞춰줘야 된다는 것입니다

저는 세팅하는데만 많은 시간이 들었습니다.. 

CUDA와 cuDNN이 서로 호환이 되는 버전인지 확인하고 설치해주세요!

 

1. Darknet YOLOv3 프로젝트 다운

darknet 이란 C언어로 작성된 물체 인식 오픈 소스 신경망 프레임워크 입니다

그중에서도 YOLOv3의 신경망을 사용할 것 입니다

 

https://github.com/AlexeyAB/darknet

AlexeyAB/darknet

들어가서 프로젝트를 받아주세요

 

2. 자신의 환경에 맞게 세팅

설치한경로/darknet/build/darknet 에서 darknet.sln 을 실행시켜주세요

처음 실행한 후에 이부분을 선택후 Alt + Enter 또는 오른쪽 클릭후 속성에 들어가세요

 

 

 

1. 일반 -> 플랫폼 도구 집합 부분에서 비쥬얼 스튜디오의 버전과 darknet.vcxproj 의 ToolsVersion이 같은지 확인해주세요 (draknet.vcxproj 는 설치한경로/darknet/build/darknet 이곳에 있고 오른쪽클릭후 메모장 또는 notepad++ 로 열어주시면 됩니다)

 

 

2. C/C++ -> 일반 -> 추가포함디렉터리 부분에서 opencv, cudnn, cuda의 경로가 자신이 설치한 경로와 같은지 확인해주세요

 

 

3. 링커 -> 일반 -> 추가 라이브러리 디렉터리 부분에서 자신의 경로와 맞는지 확인해주세요

 

 

4. CUDA C/C++ -> Device ->Code Generation 에서 본인의 GPU와 맞는 값을 설정해주세요

 

5. 구성과 플랫폼, 구성관리자 부분을 Release 와 x64로 수정해주세요

 

3. 빌드

빌드가 안된다면 오류를 확인해주세요
대부분의 오류는 경로 설정 오류이거나, 버전이 호환이 안된거나, dll 오류일 것입니다
에러 해결이 안되시는분 계시면 댓글 달아주세요!

빌드를 완료된다면 설치한경로/darknet/build/darknet/x64 부분에 darknet.exe 파일이 생길것입니다

 

YOLOv3 를 실행하기 위한 환경 세팅이 완료됐습니다!

다음은 YOLOv3의 학습 방법과 검출 방법등에 대한 내용을 적어보겠습니다