[Darkflow] Darkflow 설치 및 사용법 on Windows

Darkflow 설치 및 사용법 on Windows

• 이 github 페이지를 참조했습니다.

• Anaconda, tensorflow-gpu, opencv3, numpy가 설치되어 있는 환경에서 진행했습니다.

• Python 3.5가 권장된다고 합니다. 저는 3.6.5에서 진행했습니다.

• 선택사항으로 가상 환경(virtualenv, conda, pipenv)에서 진행해도 된다고 하는데, 저는 아직 가상 환경에 대한 체감이 없어서 그냥 base env에서 진행했습니다.

사전 준비

• pip3 install --upgrade tensorflow
• pip3 install cython
• pip3 install opencv-python

repo Download

• Darkflow github Page에서 repo를 다운로드 받고 그 디렉토리에서 다음을 실행합니다.
  • python setup.py build_ext --inplace
  • python flow --h
  • Microsoft Visual C++ 14.0 is required error가 생기는 경우 이 곳을 참조해서 해보세요. 저는 해당되지 않아서 자세히는 잘 모르겠습니다.

시작 방법

• 3가지 방법이 있다.
  • python setup.py build_ext --inplace
    • 이 방법을 쓰면 ./flow로 명령을 실행해야한다고 한다.
  • pip install -e .
  • pip install .
• 나는 세번째가 제일 짧아서 세번째걸로 했다. 별 문제 없이 됐다.

학습 방법(Training on your own dataset)

• cfg 디렉토리에서 cfg 파일을 복사해서 원하는 대로 이름을 변경한다.(Original cfg를 건드리지 않는것이 좋다.)

• 복사한 cfg 파일의 [region] 부분 밑에 class 수를 원하는대로 변경한다. 나는 일단 신호등 하나만 할거라서 1로 했다.

  [region]
  anchors =  0.57273, 0.677385, 1.87446, 2.06253, 3.33843, 5.47434, 7.88282, 3.52778, 9.77052, 9.16828
  bias_match=1
  classes=1
  coords=4
  num=5
  softmax=1
  jitter=.3
  rescore=1

• 바로 위의 [convolutional] 부분을 수정해야한다. filters 값을 num * (class + 5)로 한다. 나는 num이 5고 class는 1이어서 5 * (1 + 5) = 30으로 바꿨다.

  [convolutional]
  size=1
  stride=1
  pad=1
  filters=30
  activation=linear

• labels.txt에 class명을 적는다.

  traffic light

• Train Command 예시

  • bash
    • python flow --model cfg/my.cfg --train --load yolo.weights --dataset data/train_traffic_light --annotation data/annotations --gpu 1.0
  • cmd
    • python flow --model cfg\my.cfg --train --load yolo.weights --dataset data\train_traffic_light --annotation data\annotations --gpu 1.0

• Argument

  • --train : 학습 시킬때
  • --load : weights 파일 Load, -1을 주면 ckpt/checkpoint에서 가장 최근걸 불러온다.
  • --trainer adam : Adam optimizer로 완전히 새로운 weights 파일로 시작.
  • --model : cfg 파일 경로
  • --annotation : xml 파일 경로
  • --dataset : 학습 image 파일 경로
  • --demo : video test시 video 파일 경로 입력
  • --imgdir : image test시 image 파일 경로 입력

• defaults.py

  • 수정할 수 있는 부분이 많다. 추후 업데이트.