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。）