Update Readme.md

Alexey

2017-01-16 a213cd1531265512dc0ecd05a50632ec3de02ebc

 README.md

@@ -1,4 +1,6 @@
![Darknet Logo](http://pjreddie.com/media/files/darknet-black-small.png)
|  ![Darknet Logo](http://pjreddie.com/media/files/darknet-black-small.png) |   ![map_fps](https://cloud.githubusercontent.com/assets/4096485/21550284/88f81b8a-ce09-11e6-9516-8c3dd35dfaa7.jpg) https://arxiv.org/abs/1612.08242 |
|---|---|


# Yolo-Windows v2
# "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (version 2)"
@@ -74,7 +76,7 @@

### How to compile:

1. If you have CUDA 8.0, OpenCV 2.4.9 (C:\opencv_2.4.9) and MSVS 2015 then start MSVS, open `build\darknet\darknet.sln` and do the: Build -> Build darknet
1. If you have MSVS 2015, CUDA 8.0 and OpenCV 2.4.9 (with paths: `C:\opencv_2.4.9\opencv\build\include` & `C:\opencv_2.4.9\opencv\build\x64\vc14\lib`), then start MSVS, open `build\darknet\darknet.sln`, set **x64** and **Release**, and do the: Build -> Build darknet

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

@@ -83,9 +85,24 @@
  3.1 (right click on project) -> properties  -> C/C++ -> General -> Additional Include Directories
  
  3.2 (right click on project) -> properties  -> Linker -> General -> Additional Library Directories
  
  3.3 Open file: `\src\yolo.c` and change 3 lines to your OpenCV-version - `249` (for 2.4.9), `2413` (for 2.4.13), ... : 

    * `#pragma comment(lib, "opencv_core249.lib")`
    * `#pragma comment(lib, "opencv_imgproc249.lib")`
    * `#pragma comment(lib, "opencv_highgui249.lib")` 


4. If you have other version of OpenCV 3.x (not 2.4.x) then you should change many places in code by yourself.

5. If you want to build with CUDNN to speed up then:
      
    * download and install CUDNN: https://developer.nvidia.com/cudnn
      
    * add Windows system variable `cudnn` with path to CUDNN: https://hsto.org/files/a49/3dc/fc4/a493dcfc4bd34a1295fd15e0e2e01f26.jpg
      
    * open `\darknet.sln` -> (right click on project) -> properties  -> C/C++ -> Preprocessor -> Preprocessor Definitions, and add at the beginning of line: `CUDNN;`

### How to compile (custom):

Also, you can to create your own `darknet.sln` & `darknet.vcxproj`, this example for CUDA 8.0 and OpenCV 2.4.9
@@ -94,9 +111,9 @@
- (right click on project) -> properties  -> C/C++ -> General -> Additional Include Directories, put here: 

`C:\opencv_2.4.9\opencv\build\include;..\..\3rdparty\include;%(AdditionalIncludeDirectories);$(CudaToolkitIncludeDir);$(cudnn)\include`
- right click on project -> Build dependecies -> Build Customizations -> set check on CUDA 8.0 or what version you have - for example as here: http://devblogs.nvidia.com/parallelforall/wp-content/uploads/2015/01/VS2013-R-5.jpg
- (right click on project) -> Build dependecies -> Build Customizations -> set check on CUDA 8.0 or what version you have - for example as here: http://devblogs.nvidia.com/parallelforall/wp-content/uploads/2015/01/VS2013-R-5.jpg
- add to project all .c & .cu files from `\src`
-  (right click on project) -> properties  -> Linker -> General -> Additional Library Directories, put here: 
- (right click on project) -> properties  -> Linker -> General -> Additional Library Directories, put here: 

`C:\opencv_2.4.9\opencv\build\x64\vc12\lib;$(CUDA_PATH)lib\$(PlatformName);$(cudnn)\lib\x64;%(AdditionalLibraryDirectories)`
-  (right click on project) -> properties  -> Linker -> Input -> Additional dependecies, put here: 
@@ -104,6 +121,12 @@
`..\..\3rdparty\lib\x64\pthreadVC2.lib;cublas.lib;curand.lib;cudart.lib;cudnn.lib;%(AdditionalDependencies)`
- (right click on project) -> properties -> C/C++ -> Preprocessor -> Preprocessor Definitions

- open file: `\src\yolo.c` and change 3 lines to your OpenCV-version - `249` (for 2.4.9), `2413` (for 2.4.13), ... : 

    * `#pragma comment(lib, "opencv_core249.lib")`
    * `#pragma comment(lib, "opencv_imgproc249.lib")`
    * `#pragma comment(lib, "opencv_highgui249.lib")` 

`OPENCV;_TIMESPEC_DEFINED;_CRT_SECURE_NO_WARNINGS;GPU;WIN32;NDEBUG;_CONSOLE;_LIB;%(PreprocessorDefinitions)`
- compile to .exe (X64 & Release) and put .dll-s near with .exe:

@@ -173,7 +196,8 @@

  Where: 
  * `<object-class>` - integer number of object from `0` to `(classes-1)`
  * `<x> <y> <width> <height>` - float values relative to width and height of image, it can be equal from 0.0 to 1.0
  * `<x> <y> <width> <height>` - float values relative to width and height of image, it can be equal from 0.0 to 1.0 
  * for example: `<x> = <absolute_x> / <image_width>` or `<height> = <absolute_height> / <image_height>`
  * atention: `<x> <y>` - are center of rectangle (are not top-left corner)

  For example for `img1.jpg` you should create `img1.txt` containing:
@@ -196,6 +220,18 @@

8. Start training by using the command line: `darknet.exe detector train data/obj.data yolo-obj.cfg darknet19_448.conv.23`

9. After training is complete - get result `yolo-obj_final.weights` from path `build\darknet\x64\backup\`

 * After each 1000 iterations you can stop and later start training from this point. For example, after 2000 iterations you can stop training, and later just copy `yolo-obj_2000.weights` from `build\darknet\x64\backup\` to `build\darknet\x64\` and start training using: `darknet.exe detector train data/obj.data yolo-obj.cfg yolo-obj_2000.weights`

 * Also you can get result earlier than all 45000 iterations, for example, usually sufficient 2000 iterations for each class(object). I.e. for 6 classes to avoid overfitting - you can stop training after 12000 iterations and use `yolo-obj_12000.weights` to detection.
 
### Custom object detection:

Example of custom object detection: `darknet.exe detector test data/obj.data yolo-obj.cfg yolo-obj_3000.weights`

| ![Yolo_v2_training](https://hsto.org/files/d12/1e7/515/d121e7515f6a4eb694913f10de5f2b61.jpg) | ![Yolo_v2_training](https://hsto.org/files/727/c7e/5e9/727c7e5e99bf4d4aa34027bb6a5e4bab.jpg) |
|---|---|

## How to mark bounded boxes of objects and create annotation files: