darknet-Yolo_v3 运行问题,detect命令检测结果无标注框。

本文档描述了在CUDA环境下运行darknet-Yolo_v3时遇到的识别问题,即程序运行但未输出识别结果。通过修改makefile中的cudnn设置为0并重新编译,以及在VC2015中调整宏开关CUDNN的预处理器定义,成功解决了问题。此外,还提到了CUDA版本选择和安装注意事项。

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darknet-Yolo_v3 , AB版        @Z470本 + Win10-LTSB-2016 + VC2015, NVDIA GeForce GT 520M, 驱动 391.35

问题描述。程序可以运行,但是没有测试结果(识别不出图像内容),不打印类别识别度信息,生成的图片 predictions 也没有框选、标注。

处理。 修改makefile中的cudnn=0,重新编译,再运行就有结果了。
           在VC2015中,可以将宏开关“CUDNN”移到“取消预处理器定义”一栏中。 

//对速度影响:darknet yolo3 gpu性能对比测试 
 

~、CUDA 运行环境安装。

注,①、尽量一次性选择正确的CUDA版本进行安装,cuda不同版本反安装够烦,易出错,常无法卸载(干净)。
       ②、CUDA与VS的集成工具部分,安装须知:高版本cuda安装后,无法再安装低版本,需要先卸载高版本。
 

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