2021年9月26日日曜日

迷いに迷って DELL G15 5511を購入(Yolo darknetで)

  AIによる画像認識用にDELL G15を購入しました。

Windows10のセットアップからYoLo/darknetのインストール、画像認識の実行までを記します。

0.電源ON

DELL G15キーボード
  ・一瞬 「電源スイッチが 無い!」 と 思いきや、 キーボードの右奥端のキーに電源マーク 、1度そのキーを押してみる。 起動せず、 もう1度押してみる まだ起動せず。 しばらく置いて 数度 押す。するとようやく 画面にDELLのマークの表示。 ようやくセットアップ開始。

==> ノートPCを開くことがSW ON せっかちに電源キーを押したため 電源ON/OFF が意図せずに繰り返しため電源ONにてこずったようです。


1.Window10のセットアップ

  ・ローカルアカウントでセットアップできない! 昨年末 職場でLENOVOの3台のPCをローカルアカウントでセットアップしたのですが、今それが出来ない。一旦マイクロソフトアカウントでセットアップしてからローカルアカウントを作成。 最近のWindows10のアップデートでそうなったのか? DELL固有の話なのか分からない。


2.YoLo/darknetのインストール

    1)ツールのインストール

        ・VisualStudio Communication 2019 のインストール。

        ・CMake 3.21.2 のインストール

            VisualStudioのソリューション/プロジェクトの生成を行います。

            (数多くのパス設定、プリプロセッサ、etc.を行ってくれます。)

        ・Nvidia CUDA11.4.2ToolKit及びCUDNN

     ToolKitのインストール後 CUDNNのダウンロードファイル(cudnn-11.4-windows-x64**.zip)を解凍しbin等のフォルダをCUDA ToolKitのフォルダと統合する。

 2)OpenCVのインストール

   これが一番面倒 

        ・OpenCVをダウロード後 opencv-4.5.3-vc14-vc15.exe を実行(解凍)                 ・CMakeで CUDAを組み込むためのオプションを設定し、Generateを行う。

        ・CMakeで生成されたOpenCVのプロジェクトのビルドを行う。

    3darknetのインストール

   ・GitHubからdarknet をダウンロードする。取得したdarknet-master.zipを解凍する。

        ・CMakeでOpenCVを組み込むためのオプションを設定しGenerateを行う。

        ・CMakeで生成されたdarknetのプロジェクトビルドを行う。

3.YoLo/darknetの実行

darknetをDynabook及びDell G15で稼働
・次のコマンドラインで実行
darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/Car.mp4

 Car.mp4はフリー動画をダウンロード






        ・実行結果

        GPU非搭載のDynabookに比べ G15は 画像認識において70~80倍のパフォーマンスを示しました。

Dynabook AVG_FPS は 0.4fps
DELL G15 AGV_FPS は 31.6fps

(上の動画のAVG_FPSは OBS Studio を動画作成に使用したため3割程度低めの値を表示しています。)