Dlib は、現実世界の問題を解決するために C++ で複雑なソフトウェアを作成するための機械学習アルゴリズムとツールを含む最新の C++ ツールキットです。主要なプロジェクトのドキュメントと API リファレンスについては、http://dlib.net を参照してください。
サンプルフォルダーに移動し、次のように入力します。
mkdir build ; cd build ; cmake .. ; cmake --build .
これですべてのサンプルがビルドされます。 AVX 命令をサポートする CPU がある場合は、次のようにそれらをオンにします。
mkdir build ; cd build ; cmake .. -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1 ; cmake --build .
そうすることで、一部の処理が高速化されます。
最後に、Visual Studio ユーザーは通常、すべてを 64 ビット モードで実行する必要があります。デフォルトでは、Visual Studio は出力も実行も 32 ビットであるため、64 ビットを使用するように明示的に指示する必要があります。もう 1990 年代ではないので、おそらく 64 ビットを使用したいでしょう。これを行うには、次のように cmake を呼び出します。
cmake .. -G " Visual Studio 14 2015 Win64 " -T host=x64
サンプル フォルダーには、何をすべきかを説明する CMake チュートリアルが含まれています。 dlib Web サイトには追加の手順もあります。
または、vcpkg 依存関係マネージャーを使用している場合は、1 つのコマンドで CMake 統合を使用して dlib をダウンロードしてインストールできます。
vcpkg install dlib
Python サンプル プログラムを実行する前に、ビルド要件をインストールする必要があります。
python -m venv venv
pip install build
次に、dlib をコンパイルして環境にインストールする必要があります。タイプ:
python -m build --wheel
pip install dist/dlib- < version > .whl
または、PyPi を使用して dlib をダウンロードします。
pip install dlib
次のように入力して、dlib 単体テスト スイートをコンパイルして実行します。
cd dlib/test
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release
./dtest --runall
Windows では、コンパイラがテスト実行可能ファイルをRelease
というサブフォルダに配置する場合があることに注意してください。その場合は、テストを実行する前にそのフォルダーに移動する必要があります。
このライブラリは、dlib/LICENSE.txt にある Boost Software License に基づいてライセンスされています。このライセンスの長所と短所は、クローズド ソースの商用ソフトウェアであっても、dlib を好きなだけ使用できるということです。
この研究は、契約番号 2014-14071600010 に基づく国家情報長官室 (ODNI)、情報先端研究プロジェクト活動 (IARPA) によって支援された研究に一部基づいています。ここに含まれる見解と結論は著者のものであり、ODNI、IARPA、または米国政府の明示的または黙示的な公式の方針または承認を必ずしも表すものとして解釈されるべきではありません。