こんにちは。そうまです。

このブログでもご紹介したとおり、TensorFlowやってみたり、Caffeやってみたりしてきました。
こちらのブログで、もっと簡単に導入できるフレームワークがあると知りましたので、今回はそれを試してみます。

その名も、「Darknet」！！


ウェブサイトもダークな感じです。魔法陣が黒魔術っぽい。

イメージはあれですが、導入は簡単です。
なんと、以下の3行を実行するだけでインストール完了です。

$ git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
$ cd darknet
$ make

インストールしただけでは寂しいので、試してみます。
Darknetは学習済みモデルとアルゴリズムの配布もしています。
これをダウンロードしてくれば、簡単に動かすことができます。

今回は「YOLO」という、物体認識を試してみます。
こちらもコマンドはダウンロードして実行という2行だけです。

$ wget http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
$ ./darknet yolo test cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg

モデルと一緒に配布されるサンプルですが、ちゃんと物体認識されています。


他の画像でも試してみます。


Intel Core i7(3.1Ghz×4)、メモリ8GB、OS:Ubuntu 14.04のマシンで約8秒かかりました。
今回はCPU Onlyで試したのですが、GPUもサポートしていて、Makefileを1行書き換えるだけで使えるそうです。


結果はこうなりました。

下段真ん中のネコの模様もネコとして認識されちゃってますが、ある意味正解ですね。

Darknetは手軽にインストール、実行まで出来て驚きました。
今後も手軽に使えるフレームワークがどんどん出てきそうですね！

みなさんもお試しあれ！