Windows 10上のDarknetでYolo v3をトレーニングしOpenCVから使ってみる - にせねこメモ
DarknetはCで書かれたディープラーニングフレームワークである。物体検出のYOLOというネットワークの著者実装がDarknet上で行われている。 もともとはLinux等で動かすもののようだが、ありがたいことにWindowsでコンパイルできるようにしたフォークが存在している: github.com これを利用してWindowsで動かしてみる。 環境 OS: Windows 10 CPU: Intel Core i7-3770 GPU: NVIDIA GTX1060 6GB メモリ: 32GB 事前準備 Visual Studio 2017 Community まずVisual Studio 2017 Communityをインストール。 プロジェクトがVisual Studio 2015のものなので、v140ツールセットも入れる。インストーラを起動し、「変更」を押し、右側のペインの「C++
PythonでOpenCVを使う（Windows版） - Qiita
OpenCV3.1.0が出ていたので、久しぶりに画像解析をやってみました。マシンスペック上の都合と環境に慣れているという理由でWindows環境を使います。 環境・ソフトウェアなど Windows10（64bit） WinPython ※Pythonは2.7系を利用。 OpenCV3.1.0 環境構築 WinPython WinPythonを使うとWindows上でPython環境をまるっと一式構築できます。Spyderという強力なエディタ（IDE）がついていて、便利なインタラクティブシェル（IPython）があるので初心者でもおすすめ。 ダウンロードは以下のサイトから 今回はPython2.7系を使うんでダウンロードページからWinPython-64bit-2.7.10.3.exe（2016年1月8日時点）をダウンロードします。 32bitを使ってる場合は32bit版を落としましょう。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
