我的AI之路(50)--用Darknet训练YOLOv3和YOLOv3 Tiny

首先获得darknet的官方源码并做配置修改并编译:

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

cd darknet

vi Makefile

修改如下项目:

GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1
OPENMP=0
DEBUG=0

ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
      -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
      -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] \
      -gencode arch=compute_52,code=[sm_52,compute_52] \
      -gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70]

算力根据你所使用的GPU卡的类型定,我使用的是Tesla v100，各种GPU的具体算力值参考https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

然后执行:

make

如果编译过程中报错说: No package 'opencv' found，安装libopencv-dev即可，但是最新的libopencv-dev都已经是opencv4了而不是darknet当时使用的opencv3，

最重要的是Ubuntu的官方源服务器上都已没有了3.x版的libopencv-dev安装包，所以直接安装libopencv-dev肯定默认安装的opencv4，导致后面编译出错，需要这样做:

先把阿里云的源加入Ubuntu的源文件/etc/apt/sources.list：

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.aliyun.com/u