Dlib는 실제 문제를 해결하기 위해 C++로 복잡한 소프트웨어를 생성하기 위한 기계 학습 알고리즘과 도구가 포함된 최신 C++ 도구 키트입니다. 기본 프로젝트 문서 및 API 참조는 http://dlib.net을 참조하세요.
예제 폴더로 이동하여 다음을 입력합니다.
mkdir build ; cd build ; cmake .. ; cmake --build .
그러면 모든 예제가 빌드됩니다. AVX 명령을 지원하는 CPU가 있는 경우 다음과 같이 켜십시오.
mkdir build ; cd build ; cmake .. -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1 ; cmake --build .
그렇게 하면 일부 작업이 더 빠르게 실행될 수 있습니다.
마지막으로 Visual Studio 사용자는 일반적으로 모든 작업을 64비트 모드에서 수행해야 합니다. 기본적으로 Visual Studio는 출력과 자체 실행 모두 32비트이므로 64비트를 사용하도록 명시적으로 지시해야 합니다. 더 이상 1990년대가 아니기 때문에 아마도 64비트를 사용하고 싶을 것입니다. 다음과 같이 cmake 호출을 사용하여 수행합니다.
cmake .. -G " Visual Studio 14 2015 Win64 " -T host=x64
예제 폴더에는 수행할 작업을 알려주는 CMake 튜토리얼이 있습니다. dlib 웹사이트에도 추가 지침이 있습니다.
또는 vcpkg 종속성 관리자를 사용하는 경우 단일 명령으로 CMake 통합을 통해 dlib를 다운로드하고 설치할 수 있습니다.
vcpkg install dlib
Python 예제 프로그램을 실행하려면 먼저 빌드 요구 사항을 설치해야 합니다.
python -m venv venv
pip install build
그런 다음 dlib를 컴파일하고 환경에 설치해야 합니다. 유형:
python -m build --wheel
pip install dist/dlib- < version > .whl
또는 PyPi를 사용하여 dlib를 다운로드하세요.
pip install dlib
다음을 입력하여 dlib 단위 테스트 도구 모음을 컴파일하고 실행합니다.
cd dlib/test
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release
./dtest --runall
Windows에서는 컴파일러가 테스트 실행 파일을 Release
라는 하위 폴더에 넣을 수 있습니다. 그렇다면 테스트를 실행하기 전에 해당 폴더로 이동해야 합니다.
이 라이브러리는 dlib/LICENSE.txt에서 찾을 수 있는 Boost 소프트웨어 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 라이센스의 장단점은 비공개 소스 상용 소프트웨어에서도 원하는 대로 dlib를 사용할 수 있다는 것입니다.
이 연구는 계약 번호 2014-14071600010에 따라 ODNI(Office of the Director of National Intelligence), IARPA(Intelligence Advanced Research Projects Activity)에서 지원하는 작업을 부분적으로 기반으로 합니다. 여기에 포함된 견해와 결론은 저자의 견해와 결론이며 반드시 ODNI, IARPA 또는 미국 정부의 공식 정책이나 명시적 또는 묵시적 지지를 나타내는 것으로 해석되어서는 안 됩니다.