대장 내시경을 할 때 용종을 발견하면 용종을 탐지(detecting)하고, 추적(tracking)하는 기능을 개선하고자 한다.
2022.08.03~2022.08.10(1주)
./darknet detector demo \
build/darknet/x64/data/data_file.data \
cfg/cfg_file.cfg \
pmh/weight_file.weights \
pmh/video_1.mp4 \
-out_filename result1.mp4 \
-dont_show
./darknet: Permission denied
$ chmod a+x darknet
커멘드 실행 후 해결
CUDA-version: 11060 (11060), cuDNN: 8.4.0, CUDNN_HALF=1, GPU count: 1
CUDNN_HALF=1
OpenCV version: 4.2.0
Demo
0 : compute_capability = 860, cudnn_half = 1, GPU: NVIDIA GeForce RTX 3080
net.optimized_memory = 0
mini_batch = 1, batch = 4, time_steps = 1, train = 0
layer filters size/strd(dil) input output
0 Create CUDA-stream - 0
cuDNN status Error in: file: ./src/dark_cuda.c : () : line: 176 : build time: Aug 3 2022 - 15:50:19
cuDNN Error: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
Darknet error location: ./src/dark_cuda.c, cudnn_check_error, line #204
cuDNN Error: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM: No such file or directory
[yolo] params: iou loss: ciou (4), iou_norm: 0.07, obj_norm: 1.00, cls_norm: 1.00, delta_norm: 1.00, scale_x_y: 1.05
nms_kind: greedynms (1), beta = 0.600000
Total BFLOPS 128.459
avg_outputs = 1068395
Allocate additional workspace_size = 71.05 MB
Loading weights from /yolov4.weights...Couldn't open file: /yolov4.weights
pip install -r requirements-gpu.txt
python save_model.py --model yolov4
python3 object_tracker.py \
--video ./data/video/video1.mp4 \
--output ./outputs/result1.avi \
--model yolov4 \
--weights ./checkpoints/yolov4-416 \
--dont_show True
시간관계상 테스트해보지 못했다.
Darknet에 대한 튜토리얼에 살짝 발가락 담구고 끝난 기분을 떨칠 수 없다. 사실 지금까지 시간만 주면 거의 모든걸 해결해냈기 때문에 이번 프로젝트도 자신 있었다. 처음이라 어렵지 하면 된다는 공식이 여기서 너덜너덜해지는걸 경험했다. 1주일동안 난 왜 머리를 달고있나... 고민하다가 해답을 찾지 못한 채 마무리 짓는다.