darknetpy

원본 이미지에서 학습된 이미지를 바운딩 박스해준다.

https://pypi.org/project/darknetpy/

pip install darknetpy

설치 옵션

• CUDA

  GPU=1 pip install darknetpy

• cuDNN

  CUDNN=1 pip install darknetpy

• OpenCV

  OPENCV=1 pip install darknetpy

• multi-core CPU

  OPENMP=1 pip install darknetpy

• darknet과 weights 파일을 다운로드 하여야 한다.

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

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

  위의 설치 옵션을 Makefile에서 수정할 수도 있습니다. 수정하시면 반드시 make를 해야합니다.

  

python file

from darknetpy.detector import Detector

detector = Detector('<absolute-path-to>/darknet',
                    '<absolute-path-to>/darknet/cfg/coco.data',
                    '<absolute-path-to>/darknet/cfg/yolov3.cfg',
                    '<absolute-path-to>/darknet/yolov3.weights')

results = detector.detect('<absolute-path-to>/darknet/data/dog.jpg')

print(results)

결과

[{'right': 194, 'bottom': 353, 'top': 264, 'class': 'dog', 'prob': 0.8198755383491516, 'left': 71}]

• nvidia-smi

  GPU를 사용하고 있는지 확인할 수 있습니다.