baiyang10010的博客

最近在编译YOLOv3的darknet时，VS2015报错显示无法解析的外部符号__cudaPushCallConfiguration，系统是Win10。但是CUDA9.2以及CUDNN都是完好的。问题出在哪呢？最近电脑安装了很多版本的CUDACUDA版本CUDNNCUDA9.0CUDNNCUDA9.2CUDNNCUDA10.0CUDNNCUDA10.2CUDNN问题出在环境变量的顺序1.修改CUDA_PATH环境变量为CUDA9.2路径，不起作用2

darknet53.weights不等于darknet53.conv.74首先darknet53.weights是darknet53这个分类网络的权重；darknet53.conv.74是YOLOv3的主干网络的权重，YOLOv3的主干网络改进自（不等于）darknet53，所以darknet53.weights不等于darknet53.conv.74 首先darknet53.weights是darknet53这个分类网络的权重；darknet53.conv.74。原因是主干网络阉掉了部分层。下载地址呢

1.将所有xml文件放到k-means项目的Annotations文件夹下2.在Annotations同级目录下运行C:\Windows\System32\cmd.exe打开cmd窗口3.运行python example.py得到结果

数据集中有两张图像属于同一类物体但是Scale尺度差异太大（就是图像大小一致，但图像中的物体一个特别大，另一个特别小），会导致系统崩溃。解决办法也很简单，在中间插入无关的一个类别作为分界线，而且最好插入2张以上。...

没有__declspec(dllexport) 就不会生成dll对应的lib解决方法：将接口类定义为导出模式，关键字__declspec(dllexport)class __declspec(dllexport) darknet:public Detector即可生成对应的lib库，如下图问题二：如果不添加关键字__declspec(dllexport)的话，只生成dll,则引用该d...

处理data/train.txt中一列表的图像 ， 并将保存检测的结果到 result.json文件 使用: darknet.exe detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -ext_output -dont_show -out result.json < data/train.txt处理data/train....

1.class Detector数据成员private: std::shared_ptr<void> detector_gpu_ptr;//智能指针 std::deque<std::vector<bbox_t>> prev_bbox_vec_deque;//deque（双端队列）是由一段一段的定量连续空间构成，可以向两端发展，因此不论在尾...

1.卷积层的输出0 conv 32 3 x 3/ 1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 32 0.299 BF输出位置：darknet-master\src\convolutional_layer.c(564): fprintf(stderr, "%4d x%4d x%4d -> %4d x%4d x%4d %5....

普通IoU:计算在x轴上的重叠长度给定：X1,W1 X2,W2min(X1+W1,X2+W2)-max(X1,X2)YOLO:计算在x轴上的重叠长度给定：X1,W1 X2,W2min(X1+W1/2,X2+W2/2)-max(X1-W1/2,X2-W2/2)

void run_detector(int argc, char **argv)void test_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, char *filename, float thresh, float hier_thresh, int dont_show, int ext_output, int save_la...

原文出处1. src/network.h(darknet中网络结构体：network)typedef struct network { int n; // 网络总层数 int batch; uint64_t *seen; // 目前已经读入的图片张数（网络已经处理的图片张数）（在make_network()中动态分配内存） int *t; float...

报错代码jack@jack-System-Product-Name:~$ cd darknet-masterjack@jack-System-Product-Name:~/darknet-master$ make -j16gcc -Iinclude/ -Isrc/ -Wall -Wno-unused-result -Wno-unknown-pragmas -Wfatal-errors -fP...

第一步GPU=1CUDNN=1OPENCV=1有英伟达显卡的GPU=1安装了cudnn的改为CUDNN=1安装了opencv的改为OPENCV=1如果没有安装对应的，不需要修改第二步（makefile文件往下翻，配置cuda路径）NVCC=/usr/local/cuda-9.0/bin/nvcc注意此处的cuda-9.0要改为自己配置的cuda版本，如cuda-9.1,cud...

nvidia驱动opencvcudacudnndarknet训练

background系统：ubantu18.4机器：HP-Z840-Workstation处理器：Intel® Xeon® CPU E5-2660 v3 @ 2.60GHz × 40显卡：Quadro K5200/PCIe/SSE2opencv 3.3.0cuda 9.0cudnn 7.0(在本机器上未连接好)数据集文件布局VOCdevkit ——VOC2018 ...

硬件环境1.操作系统 Windows 10 64位 ( DirectX 12 )2.处理器 AMD Ryzen 5 2600X 六核3.显卡 Nvidia GeForce GTX 1070 Ti ( 8 GB / 索泰 )软件环境1.Opencv 3.2.02.CUDA 9.2.1483.Cudnn 7.13.YOLO3 Windows版4.VS2017 企业版配置流程1.修...

下载VOCdevkit置于darknet-master\build\darknet\x64目录下1.xml放Annotations img放JPEGImages2.cd到VOCdevkit\VOC2007 运行python test.py3.cd到VOCdevkit同一目录下 运行python voc_label.py 修改voc_label.py中类的名字4.将VOCdevkit同...

anaconda下载1.路径不能有中文2.选择all users3.选择add path打开cmd界面，cd到labelimg源码内，输入以下命令行conda install pyqt=5pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrcpython labelImg.pypython labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DE...

在新建工程下添加以下文件模型相关：obj.namesyolo-obj.cfgyolo-obj_final.weightsOpencv库文件：opencv_world320.dllopencv_world320d.dlldarknet-master\build\darknet\x64路径下的：pthreadGC2.dllpthreadVC2.dll编译yolo_cpp_dl...

可视化语句darknet.exe visualize cfg/yolo-obj.cfg .\backup\yolo-obj_last.weights调用函数一：可视化cfg和weightC:darknet-master\src\darknet.cvoid visualize(char *cfgfile, char *weightfile){ network net...

英伟达驱动安装https://linuxconfig.org/how-to-install-the-nvidia-drivers-on-ubuntu-18-04-bionic-beaver-linuxcuda9.0安装安装包下载（下载全部，包括补丁）https://blog.youkuaiyun.com/u010801439/article/details/80483036环境配置（使...