CUDA와 같이 빌드가 되어있는 4.4.0버전 이상의 OpenCV가 필요함 import cv2 import numpy as np from data.proto_file_path import * from data.weights_file_path import * from data.BODY_PARTS import * from data.POSE_PAIRS import * from data.yolo_classes import classes 필요한 모듈 import data 파일 구성은 아래 포스팅에 나와있음 https://hanryang1125.tistory.com/11 openpose, yolo에 필요한 변수 파일 # 학습시킨 데이터셋에 따른 신체부위 숫자와 이름 BODY_PARTS_MPI = {0: "Head"..
1. 본인의 GPU에 맞는 Compute Capability 확인 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus CUDA GPUs Recommended GPU for Developers NVIDIA TITAN RTX NVIDIA TITAN RTX is built for data science, AI research, content creation and general GPU development. Built on the Turing architecture, it features 4608, 576 full-speed mixed precision Tensor Cores for accel developer.nvidia.com 2. Compute Capability에 맞는 CUDA SDK..
본인의 GPU에 맞게 cuda 및 cudnn은 설치했다고 가정하고 진행 Git을 이용하여 opencv와 opencv_contrib을 다운로드 받고, https://github.com/opencv OpenCV OpenCV has 16 repositories available. Follow their code on GitHub. github.com eigen은 아래 사이트에서 압축파일을 다운로드 받고 압축 해제 http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page Eigen Eigen is a C++ template library for linear algebra: matrices, vectors, numerical solvers, and related algorit..
