Darknet 설치

CUDA, CUDNN 설치

 

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

 

CUDNN : https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey

 

CUDA, CUDNN을 다운로드 받아 설치합니다.

 

설치시 보통 환경변수가 자동으로 등록되지만 그렇지 않은 경우 수동으로 등록합니다.

 

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 (CUDA 경로에 따라 달라질 수 있음)

설치한 경로를 환경변수에 등록합니다.

 

CUDNN의 경우 압축 파일의 내용물들을 CUDA 경로에 붙여넣기 합니다.

 

필자의 경우 CUDA 8.0, CUDNN 5 버전을 사용하였습니다.

 

nvcc –version

설치가 잘 되었을 경우 cmd 에서 명령어를 입력했을 때 위와 같은 결과를 보여줍니다.

 

 

OpenCV 설치

 

OpenCV : https://opencv.org/releases.html

 

Window용 OpenCV를 다운로드 받아 원하는 경로에 압축 해제 합니다.

 

C\opencv\build\x64\vc14\bin (OpenCV 경로에 따라 달라질 수 있음)

다음 경로를 환경변수에 등록합니다.

 

 

Darknet 설치

 

Darknet : https://github.com/AlexeyAB/darknet

 

Darknet 프로젝트를 다운로드 받은 후 압축을 해제합니다.

 

폴더 내 darknet.vcxproj 파일을 에디터로 열어 CUDA 버전에 맞게 수정합니다.

 

darknet-master\build\darknet

폴더 내 darknet.sln 을 실행합니다. (Visual Studio 2015)

 

솔루션 구성, 솔루션 플랫폼을 Release, x64로 변경 해 줍니다.

 

디버그 -> darknet 속성 탭

 

 

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include (CUDA 경로에 따라 달라질 수 있음)

C:\opencv\build\include (OpenCV 경로에 따라 달라질 수 있음)

VC++ 디렉터리 -> 포함 디렉터리에 두 경로를 추가합니다.

 

 

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 (CUDA 경로에 따라 달라질 수 있음)

C:\opencv\build\x64\vc14\lib (OpenCV 경로에 따라 달라질 수 있음)

VC++ 디렉터리 -> 라이브러리 디렉터리에 두 경로를 추가합니다.

 

convolutional_layer.c 파일의 243, 248, 253 라인을 주석처리 합니다.

 

빌드 합니다.

 

오류 없이 빌드가 잘 되는 모습을 볼 수 있습니다.

 

빌드 된 darknet.exe 파일을 확인 할 수 있습니다.

C:\opencv\build\bin\opencv_ffmpeg320.dll (OpenCV 경로에 따라 달라질 수 있음)

C:\opencv\build\x64\vc14\bin\opencv_world320.dll (OpenCV 경로에 따라 달라질 수 있음)

만약 darknet.exe가 실행이 안 될 경우 위 파일들을 x64 경로로 옮겨줍니다.