[Darknet YOLO] Darknet-YOLO 사용법

 Darknet-YOLO 배치 커맨드 사용법

Darknet 설치를 마쳤다면 아래의 몇 가지를 테스트 할 수 있고 테스트 결과를 보며 신기해 할 수 있다.

Darknet에서는 80개의 사물을 구분하는 coco data 학습해 놓은 weights 파일을 제공하고 있다. 그것을 이용해서 Darknet의 사용법과 성능에 대해 이해할 수 있다. 

Darknet 설치를 마치고 빌드를 했다면 darknet.exe이 있는 경로에 다양한 cmd 파일들이 있다. 그것들을 실행시키면 미리 학습된 weights 로 여러가지 파일 포맷을 사용해서 물체감지 하는 모습을 구경 할 수 있다.

단일이미지는 물론 복수의 이미지, 동영상, 심지어 IP 카메라로도 테스트 할 수 있다. 

아래는 Darknet 설명과 코드가 있는 출처이다.

링크 -> https://github.com/AlexeyAB/darknet

아래는 커맨드에 대한 예시와 사용방법이다.

1. darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25

test : 이미지 한 장 테스트를 위한 커맨드

data/coco.data : data폴더의 coco.data 파일을 이용

cfg/yolov3.cfg : 레이어의 정보가 들어있는 파일

yolov3.weights : 학습된 가중치(여기서는 coco.data에 대해 미리 학습된 가중치이다.)

thresh : 임계값(0.25는 25%이상 정확도의 물체만 감지한다는 뜻)

i : ?(추가 예정)

2. darknet.exe detector test data/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights -ext_output dog.jpg

ext_output dog.jpg : 결과물 저장파일 dog.jpg를 출력한다.

3. darknet.exe detector demo data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -ext_output test.mp4

demo : 동영상 파일 테스트를 위한 커맨드

4. darknet.exe detector demo data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -c 0

-c 0 : 0번 웹캠 테스트를 위한 커맨드

5. arknet.exe detector demo data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights http://192.168.0.80:8080/video?dummy=param.mjpg

http://192.168.0.80:8080/video?dummy=param.mjpg : 아이피 카메라 주소

6. arknet.exe detector demo data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -thresh 0.25 test.mp4 -out_filename res.avi

: test.mp4 파일을 테스트 하고 그 결과를 res.avi로 출력한다.

7. darknet.exe detector test cfg/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights -dont_show -ext_output < data/train.txt > result.txt

이미지 리스트가 적혀있는 train.txt의 이미지 목록을 읽고 그 목록에 있는 이미지를 테스트 해 result.txt에 출력한다.

몇 번 사용해 보면 그렇게 어렵지는 않다. 사용해 본 결과 아주 잘된다.

darknet yolo 설치 및 빌드 방법 : https://kd1658.tistory.com/23