what’s darknet?

Darknetとは物体認識系ディープラーニングモデルの一つYoloのC言語実装のこと． ここで，簡単に経緯を話すと，現在，私はロボカッププロジェクトに入っており，そこのロボットの目となる画像認識部門に従事している．
画像内の物体を認識し，座標を出すというプログラムを作らなければならない．
すでにそうしたアルゴリズムはいくつかあるのだが，速度（FPS），精度を計測し，最適なものを選択しなければならない．そこでDarknetを試すこととなったのだが…

苦悩のDarknet.

前提の情報として，教授によれば，**JetsonNanoだったら，Darknetは15FPSは出るよ．**と聞かされていた． しかし，いくら実験してもそんな速度には到底およばず，2FPSが限界だった．これをプロジェクトの定期的なミーティングで話すと，非難の嵐で，調べなおせと言われてしまった．

結論

もともとそんな速度は出ない．つまり，教授側が間違っていたということだった． 15FPSが出たのはOpenPoseのPoseEstimationだった(画像から骨格を認識，座標を出力する). というわけで結果は20W(MAXNN)モードで(Yolo v3)2FPSが限界であった．

インストール方法

上を踏まえた上で，あまり期待しないほうが良いが．インストール方法について述べる．

$ git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
$ cd darknet
$ nano Makefile

ここで変更する内容は GPU=1,OPENCV=1,nvcc=/usr/local/nvccに変更するだけだ.
これで，CUDAコアを使ったYoloをコンパイルできる．

$ make -j4 ## 4の部分は並列化する数

./darknetと打って<func>...が出たら，コンパイルに成功している．

yolov3 tinyならそこそこ実用範囲

遅い遅いと言っているが，yolov3 tinyならそこそこ実用の範囲で動作する．
しかし，精度が足りない．一応，検証はしているので，良かったら，動画の方を見ていただけたらと思う．(もともとyolo v3のモデル構造が遅いのでyolo v2でも試す価値はある，しかし，競合するssdも検証が必要だ．)