簡介

Yolo 是一開放原始碼的影像辨識工具，可以進行圖片、影片、即時影像辨識。因為我的專題需要一個偵測人物走進一個空間的功能，因此認識了這套工具。但我對影像辨識實在不熟，因此接下來不會討論有關 yolo 的技術或是他的演算法等。有興趣的人可以自行去找它的論文慢慢看。

Yolo 官方網站 : https://pjreddie.com/darknet/yolo/ Yolo 目前最新版為第 3 版

這篇文章會教你如何在樹梅派 (使用 raspberry pi model 3b) 上安裝及使用 yolo，由於在樹梅派跑 v3 會有問題(下面會提到 )，所以這篇文章的示範會以 yolov2 為主。

安裝 Yolo

Yolo的安裝相當簡單，僅需將 repo clone 下來 make 即可

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

下載 weights 檔

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov2.weights

如果要下載不同的權重檔，請參考 cfg/ 資料夾內的 .cfg 的檔名，將檔名複製下來，附檔名改成 .weights 即可用 wgets 下載

來試試 yolo 吧

./darknet detect cfg/yolov2.cfg yolov2.weights data/dog.jpg

以上指令會辨識一張範例圖片，並生成 prediction.png 檔，這個檔案是經過辨識後 yolo 將他辨識出來的物件加上外框而成 ( 實際效果可參考官網 )，如果執行指令都沒問題就表示安裝成功 !

在執行上述指令後，你可能會發現一個問題: 辨識速度也太慢了吧 ! 但因為樹梅派的運算能力有限，所以這個問題無解。不過 yolo 也有很多 model 可以選，我們可以用 tiny yolo，這個比較輕量的 model 來跑我們的辨識，但缺點就是辨識率沒有這麼高了。而且我看了一下 cfg/ 資料夾，tiny yolo 似乎只有到 v2，第 3 版還沒出來的樣子。另外使用v3 會被 kill 掉 process，個人猜測是樹梅派的記憶體不足導致。

首先先下載 tiny yolo 的權重檔

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov2-tiny.weights

現在再用 tiny-yolo 跑一次範例圖片測試效果

./darknet detect cfg/yolov2-tiny.cfg yolov2-tiny.weights data/dog.jpg

以下是我從網路抓隨便抓一個圖片測試的結果

原始圖片 (圖片來源 ) source

使用 yolov2 ( 辨識時間 158 秒 ) yolov2

成功辨識出街上的人物！