Ubuntu18编译darknet填坑(yolov3 + GPU)

本文详细介绍了如何编译GPU版本的YOLO目标检测算法,包括修改Makefile配置、解决cuda和cublas库缺失问题,以及最终的编译和测试过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

如果要编译GPU版的YOLO,需要修改Makefile文件

sudo vim Makefile
GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1

ARCH要根据自己的GPU型号修改

接下来开始编译。

遇到的第一个错误

是cuda的问题

发现没有cuda文件夹,新建个软链接到cuda-10.1,再次编译,解决问题。

第二个错误

这个问题主要原因出现在:cannot find -lcublas

查看了一下发现在/usr/local/cuda/lib64里面没有发现libcublas.so文件,猜到应该是此原因。

于是把anaconda环境中的libcublas.so文件软连接到该目录下

然后重新编译,

成功编译。

执行

./darknet imtest data/eagle.jpg

测试,显示以下。测试成功。

 

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