circleci: opencv

AlexeyAB

2017-10-18 8e7a51a4925977acde34daffe9ea1fcffd8aae47

 README.md

@@ -1,13 +1,14 @@
# Yolo-Windows v2
# Yolo-v2 Windows and Linux version

1. [How to use](#how-to-use)
2. [How to compile](#how-to-compile)
3. [How to train (Pascal VOC Data)](#how-to-train-pascal-voc-data)
4. [How to train (to detect your custom objects)](#how-to-train-to-detect-your-custom-objects)
5. [When should I stop training](#when-should-i-stop-training)
6. [How to improve object detection](#how-to-improve-object-detection)
7. [How to mark bounded boxes of objects and create annotation files](#how-to-mark-bounded-boxes-of-objects-and-create-annotation-files)
8. [How to use Yolo as DLL](#how-to-use-yolo-as-dll)
2. [How to compile on Linux](#how-to-compile-on-linux)
3. [How to compile on Windows](#how-to-compile-on-windows)
4. [How to train (Pascal VOC Data)](#how-to-train-pascal-voc-data)
5. [How to train (to detect your custom objects)](#how-to-train-to-detect-your-custom-objects)
6. [When should I stop training](#when-should-i-stop-training)
7. [How to improve object detection](#how-to-improve-object-detection)
8. [How to mark bounded boxes of objects and create annotation files](#how-to-mark-bounded-boxes-of-objects-and-create-annotation-files)
9. [How to use Yolo as DLL](#how-to-use-yolo-as-dll)

|  ![Darknet Logo](http://pjreddie.com/media/files/darknet-black-small.png) |   ![map_fps](https://hsto.org/files/a24/21e/068/a2421e0689fb43f08584de9d44c2215f.jpg) https://arxiv.org/abs/1612.08242 |
|---|---|
@@ -17,26 +18,34 @@


# "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (version 2)"
A yolo windows version (for object detection)

Contributtors: https://github.com/pjreddie/darknet/graphs/contributors
A Yolo cross-platform Windows and Linux version (for object detection). Contributtors: https://github.com/pjreddie/darknet/graphs/contributors

This repository is forked from Linux-version: https://github.com/pjreddie/darknet

More details: http://pjreddie.com/darknet/yolo/

This repository supports:

* both Windows and Linux
* both OpenCV 3.x and OpenCV 2.4.13
* both cuDNN 5 and cuDNN 6
* CUDA >= 7.5
* also create SO-library on Linux and DLL-library on Windows

##### Requires: 
* **MS Visual Studio 2015 (v140)**: https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=532606&clcid=0x409  (or offline [ISO image](https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=615448&clcid=0x409))
* **CUDA 8.0 for Windows x64**: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
* **OpenCV 3.0**: https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/3.2.0/opencv-3.2.0-vc14.exe/download
* **Linux GCC>=4.9 or Windows MS Visual Studio 2015 (v140)**: https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=532606&clcid=0x409  (or offline [ISO image](https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=615448&clcid=0x409))
* **CUDA 8.0**: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
* **OpenCV 3.x**: https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/3.2.0/opencv-3.2.0-vc14.exe/download
* **or OpenCV 2.4.13**: https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.13/opencv-2.4.13.2-vc14.exe/download
  - OpenCV allows to show image or video detection in the window and store result to file: test_dnn_out.avi
  - OpenCV allows to show image or video detection in the window and store result to file that specified in command line `-out_filename res.avi`
* **GPU with CC >= 2.0** if you use CUDA, or **GPU CC >= 3.0** if you use cuDNN + CUDA: https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported

##### Pre-trained models for different cfg-files can be downloaded from (smaller -> faster & lower quality):
* `yolo.cfg` (256 MB COCO-model) - require 4 GB GPU-RAM: http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
* `yolo-voc.cfg` (256 MB VOC-model) - require 4 GB GPU-RAM: http://pjreddie.com/media/files/yolo-voc.weights
* `yolo.cfg` (194 MB COCO-model) - require 4 GB GPU-RAM: http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
* `yolo-voc.cfg` (194 MB VOC-model) - require 4 GB GPU-RAM: http://pjreddie.com/media/files/yolo-voc.weights
* `tiny-yolo.cfg` (60 MB COCO-model) - require 1 GB GPU-RAM: http://pjreddie.com/media/files/tiny-yolo.weights
* `tiny-yolo-voc.cfg` (60 MB VOC-model) - require 1 GB GPU-RAM: http://pjreddie.com/media/files/tiny-yolo-voc.weights
* `yolo9000.cfg` (186 MB Yolo9000-model) - require 4 GB GPU-RAM: http://pjreddie.com/media/files/yolo9000.weights

Put it near compiled: darknet.exe

@@ -53,19 +62,25 @@
##### Example of usage in cmd-files from `build\darknet\x64\`:

* `darknet_voc.cmd` - initialization with 194 MB VOC-model yolo-voc.weights & yolo-voc.cfg and waiting for entering the name of the image file
* `darknet_demo_voc.cmd` - initialization with 194 MB VOC-model yolo-voc.weights & yolo-voc.cfg and play your video file which you must rename to: test.mp4, and store result to: test_dnn_out.avi
* `darknet_net_cam_voc.cmd` - initialization with 194 MB VOC-model, play video from network video-camera mjpeg-stream (also from you phone) and store result to: test_dnn_out.avi
* `darknet_web_cam_voc.cmd` - initialization with 194 MB VOC-model, play video from Web-Camera number #0 and store result to: test_dnn_out.avi
* `darknet_demo_voc.cmd` - initialization with 194 MB VOC-model yolo-voc.weights & yolo-voc.cfg and play your video file which you must rename to: test.mp4
* `darknet_demo_store.cmd` - initialization with 194 MB VOC-model yolo-voc.weights & yolo-voc.cfg and play your video file which you must rename to: test.mp4, and store result to: res.avi
* `darknet_net_cam_voc.cmd` - initialization with 194 MB VOC-model, play video from network video-camera mjpeg-stream (also from you phone)
* `darknet_web_cam_voc.cmd` - initialization with 194 MB VOC-model, play video from Web-Camera number #0
* `darknet_coco_9000.cmd` - initialization with 186 MB Yolo9000 COCO-model, and show detection on the image: dog.jpg
* `darknet_coco_9000_demo.cmd` - initialization with 186 MB Yolo9000 COCO-model, and show detection on the video (if it is present): street4k.mp4
* `darknet_coco_9000_demo.cmd` - initialization with 186 MB Yolo9000 COCO-model, and show detection on the video (if it is present): street4k.mp4, and store result to: res.avi

##### How to use on the command line:

On Linux use `./darknet` instead of `darknet.exe`, like this:`./darknet detector test ./cfg/coco.data ./cfg/yolo.cfg ./yolo.weights`

* 194 MB COCO-model - image: `darknet.exe detector test data/coco.data yolo.cfg yolo.weights -i 0 -thresh 0.2`
* Alternative method 256 MB COCO-model - image: `darknet.exe detect yolo.cfg yolo.weights -i 0 -thresh 0.2`
* Alternative method 194 MB COCO-model - image: `darknet.exe detect yolo.cfg yolo.weights -i 0 -thresh 0.2`
* 194 MB VOC-model - image: `darknet.exe detector test data/voc.data yolo-voc.cfg yolo-voc.weights -i 0`
* 194 MB COCO-model - video: `darknet.exe detector demo data/coco.data yolo.cfg yolo.weights test.mp4 -i 0`
* 194 MB VOC-model - video: `darknet.exe detector demo data/voc.data yolo-voc.cfg yolo-voc.weights test.mp4 -i 0`
* Alternative method 256 MB VOC-model - video: `darknet.exe yolo demo yolo-voc.cfg yolo-voc.weights test.mp4 -i 0`
* 194 MB COCO-model - **save result to the file res.avi**: `darknet.exe detector demo data/coco.data yolo.cfg yolo.weights test.mp4 -i 0 -out_filename res.avi`
* 194 MB VOC-model - **save result to the file res.avi**: `darknet.exe detector demo data/voc.data yolo-voc.cfg yolo-voc.weights test.mp4 -i 0 -out_filename res.avi`
* Alternative method 194 MB VOC-model - video: `darknet.exe yolo demo yolo-voc.cfg yolo-voc.weights test.mp4 -i 0`
* 60 MB VOC-model for video: `darknet.exe detector demo data/voc.data tiny-yolo-voc.cfg tiny-yolo-voc.weights test.mp4 -i 0`
* 194 MB COCO-model for net-videocam - Smart WebCam: `darknet.exe detector demo data/coco.data yolo.cfg yolo.weights http://192.168.0.80:8080/video?dummy=param.mjpg -i 0`
* 194 MB VOC-model for net-videocam - Smart WebCam: `darknet.exe detector demo data/voc.data yolo-voc.cfg yolo-voc.weights http://192.168.0.80:8080/video?dummy=param.mjpg -i 0`
@@ -86,27 +101,40 @@
4. Replace the address below, on shown in the phone application (Smart WebCam) and launch:


* 256 MB COCO-model: `darknet.exe detector demo data/coco.data yolo.cfg yolo.weights http://192.168.0.80:8080/video?dummy=param.mjpg -i 0`
* 256 MB VOC-model: `darknet.exe detector demo data/voc.data yolo-voc.cfg yolo-voc.weights http://192.168.0.80:8080/video?dummy=param.mjpg -i 0`
* 194 MB COCO-model: `darknet.exe detector demo data/coco.data yolo.cfg yolo.weights http://192.168.0.80:8080/video?dummy=param.mjpg -i 0`
* 194 MB VOC-model: `darknet.exe detector demo data/voc.data yolo-voc.cfg yolo-voc.weights http://192.168.0.80:8080/video?dummy=param.mjpg -i 0`

### How to compile on Linux:

Just do `make` in the darknet directory.
Before make, you can set such options in the `Makefile`: [link](https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/9c1b9a2cf6363546c152251be578a21f3c3caec6/Makefile#L1)
* `GPU=1` to build with CUDA to accelerate by using GPU (CUDA should be in `/use/local/cuda`)
* `CUDNN=1` to build with cuDNN v5/v6 to accelerate training by using GPU (cuDNN should be in `/usr/local/cudnn`)
* `OPENCV=1` to build with OpenCV 3.x/2.4.x - allows to detect on video files and video streams from network cameras or web-cams
* `DEBUG=1` to bould debug version of Yolo
* `OPENMP=1` to build with OpenMP support to accelerate Yolo by using multi-core CPU
* `LIBSO=1` to build a library `darknet.so` and binary runable file `uselib` that uses this library. Or you can try to run so `LD_LIBRARY_PATH=./:$LD_LIBRARY_PATH ./uselib test.mp4` How to use this SO-library from your own code - you can look at C++ example: https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/src/yolo_console_dll.cpp


### How to compile:
### How to compile on Windows:

1. If you have MSVS 2015, CUDA 8.0 and OpenCV 3.0 (with paths: `C:\opencv_3.0\opencv\build\include` & `C:\opencv_3.0\opencv\build\x64\vc14\lib`), then start MSVS, open `build\darknet\darknet.sln`, set **x64** and **Release**, and do the: Build -> Build darknet
1. If you have **MSVS 2015, CUDA 8.0 and OpenCV 3.0** (with paths: `C:\opencv_3.0\opencv\build\include` & `C:\opencv_3.0\opencv\build\x64\vc14\lib`), then start MSVS, open `build\darknet\darknet.sln`, set **x64** and **Release**, and do the: Build -> Build darknet

  1.1. Find files `opencv_world320.dll` and `opencv_ffmpeg320_64.dll` in `C:\opencv_3.0\opencv\build\x64\vc14\bin` and put it near with `darknet.exe`
    1.1. Find files `opencv_world320.dll` and `opencv_ffmpeg320_64.dll` in `C:\opencv_3.0\opencv\build\x64\vc14\bin` and put it near with `darknet.exe`

2. If you have other version of CUDA (not 8.0) then open `build\darknet\darknet.vcxproj` by using Notepad, find 2 places with "CUDA 8.0" and change it to your CUDA-version, then do step 1
2. If you have other version of **CUDA (not 8.0)** then open `build\darknet\darknet.vcxproj` by using Notepad, find 2 places with "CUDA 8.0" and change it to your CUDA-version, then do step 1

3. If you have OpenCV 2.4.13 instead of 3.0 then you should change pathes after `\darknet.sln` is opened
3. If you **don't have GPU**, but have **MSVS 2015 and OpenCV 3.0** (with paths: `C:\opencv_3.0\opencv\build\include` & `C:\opencv_3.0\opencv\build\x64\vc14\lib`), then start MSVS, open `build\darknet\darknet_no_gpu.sln`, set **x64** and **Release**, and do the: Build -> Build darknet

  3.1 (right click on project) -> properties  -> C/C++ -> General -> Additional Include Directories:  `C:\opencv_2.4.13\opencv\build\include`
4. If you have **OpenCV 2.4.13** instead of 3.0 then you should change pathes after `\darknet.sln` is opened

    4.1 (right click on project) -> properties  -> C/C++ -> General -> Additional Include Directories:  `C:\opencv_2.4.13\opencv\build\include`
  
  3.2 (right click on project) -> properties  -> Linker -> General -> Additional Library Directories: `C:\opencv_2.4.13\opencv\build\x64\vc14\lib`
    4.2 (right click on project) -> properties  -> Linker -> General -> Additional Library Directories: `C:\opencv_2.4.13\opencv\build\x64\vc14\lib`
  
4. If you have other version of OpenCV 2.4.x (not 3.x) then you also should change lines like `#pragma comment(lib, "opencv_core2413.lib")` in the file `\src\detector.c`
5. If you have other version of OpenCV 2.4.x (not 3.x) then you also should change lines like `#pragma comment(lib, "opencv_core2413.lib")` in the file `\src\detector.c`

5. If you want to build with CUDNN to speed up then:
6. If you want to build with CUDNN to speed up then:
      
    * download and install **cuDNN 6.0 for CUDA 8.0**: https://developer.nvidia.com/cudnn
      
@@ -174,7 +202,7 @@

1. Train it first on 1 GPU for like 1000 iterations: `darknet.exe detector train data/voc.data yolo-voc.2.0.cfg darknet19_448.conv.23`

2. Then stop and by using partially-trained model `/backup/yolo-voc_1000.weights` run training with multigpu (up to 4 GPUs): `darknet.exe detector train data/voc.data yolo-voc.2.0.cfg yolo-voc_1000.weights -gpus 0,1,2,3`
2. Then stop and by using partially-trained model `/backup/yolo-voc_1000.weights` run training with multigpu (up to 4 GPUs): `darknet.exe detector train data/voc.data yolo-voc.2.0.cfg /backup/yolo-voc_1000.weights -gpus 0,1,2,3`

https://groups.google.com/d/msg/darknet/NbJqonJBTSY/Te5PfIpuCAAJ

@@ -334,18 +362,20 @@
    * to use simple OpenCV-GUI you should uncomment line `//#define OPENCV` in `yolo_console_dll.cpp`-file: [link](https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/a6cbaeecde40f91ddc3ea09aa26a03ab5bbf8ba8/src/yolo_console_dll.cpp#L5)
    * you can see source code of simple example for detection on the video file: [link](https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/ab1c5f9e57b4175f29a6ef39e7e68987d3e98704/src/yolo_console_dll.cpp#L75)
   
`yolo_cpp_dll.dll`-API: [link](https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/src/yolo_v2_class.hpp#L31)
`yolo_cpp_dll.dll`-API: [link](https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/src/yolo_v2_class.hpp#L42)
```
class Detector {
public:
   Detector(std::string cfg_filename, std::string weight_filename, int gpu_id = 0);
   ~Detector();

   std::vector<bbox_t> detect(std::string image_filename, float thresh = 0.2);
   std::vector<bbox_t> detect(image_t img, float thresh = 0.2);
   std::vector<bbox_t> detect(std::string image_filename, float thresh = 0.2, bool use_mean = false);
   std::vector<bbox_t> detect(image_t img, float thresh = 0.2, bool use_mean = false);
   static image_t load_image(std::string image_filename);
   static void free_image(image_t m);

#ifdef OPENCV
   std::vector<bbox_t> detect(cv::Mat mat, float thresh = 0.2);
   std::vector<bbox_t> detect(cv::Mat mat, float thresh = 0.2, bool use_mean = false);
#endif
};
```