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YOLOとは、画像検出および認識用ニューラルネットワークです。CベースのDarknetというフレームワークを用いて、画像や動画からオブジェクトを検出。リアルタイムでそれが何になるのかを認識し、分類することができます。

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OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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DarknetでGPUが使用されているか確認したい

kyokio

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OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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投稿2022/08/17 10:30

編集2022/08/18 13:35

DarknetでGPUが使用されている確認したい

Darknetを使用して物体検出を行っています。
DarknetのREADMEに特にGPUを有効にする手順等はなかったで指示のとおりにビルドしました。

学習を開始しタスクマネージャーからGPUの使用率を確認しましたが、下記画像のようになりました。
darknet.exeは実行結果のグラフ描写にしかGPUを使用していないように見えます。
(※Powershellで実行しています)

イメージ説明

あまり使用されてないような気がしたので、使用されているのか確認したいです。

試したこと

実行ログから確認

こちらのサイト

darknet.exe detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -thresh 0.25
CUDA-version: 10020 (10020), cuDNN: 7.6.5, CUDNN_HALF=1, GPU count: 1
CUDNN_HALF=1
OpenCV version: 4.3.0

できあがったdarknet.exeを実行してみて、上記のように「CUDNN_HALF=1」などが表示されていればOKです。

と書いてあったので実行したところ下記のように CUDNN_HALF=1と出力されました。

powershell

1 CUDA-version: 11040 (11040), cuDNN: 8.2.2, CUDNN_HALF=1, GPU count: 1 2 CUDNN_HALF=1 3 OpenCV version: 4.5.3 4 Prepare additional network for mAP calculation... 5 0 : compute_capability = 750, cudnn_half = 1, GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 Super with Max-Q Design 6net.optimized_memory = 0 7mini_batch = 1, batch = 64, time_steps = 1, train = 0 8 layer filters size/strd(dil) input output 9 0 Create CUDA-stream - 0 10 Create cudnn-handle 0 11conv 32 3 x 3/ 2 416 x 416 x 3 -> 208 x 208 x 32 0.075 BF 12 1 conv 64 3 x 3/ 2 208 x 208 x 32 -> 104 x 104 x 64 0.399 BF 13 2 conv 64 3 x 3/ 1 104 x 104 x 64 -> 104 x 104 x 64 0.797 BF

しかし、

powershell

10 : compute_capability = 750, cudnn_half = 1, GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 Super with Max-Q Design 2net.optimized_memory = 0

の部分でmemory=0となっているのが気になります。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

PC: Leginon 7 15IMH05
OS: Windows 10 Home
CPU: Intel(R) Core(TM) i7-10750H CPU @ 2.60GHz 2.59 GHz
GPU: NVIDIA GeForce RTX2080 Super with Max-Q Design
RAM: 32GB

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回答1

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自己解決

nvidia-smiでGPUの使用が確認できました。

投稿2022/12/27 06:57

kyokio

総合スコア560

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