注释掉darknet加载yolo模型时打印的网络信息

最新推荐文章于 2024-04-23 10:42:42 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 深度学习 人工智能 darknet YOLO
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liang_baikai/article/details/126607788
本文介绍如何通过修改Darknet源代码来减少YOLO模型加载时的网络信息输出，包括定位到相关文件并添加预处理指令以屏蔽不需要的日志信息。

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

使用darknet加载YOLO的模型，总是会打印一大堆网络信息。现在从源码里把这些找到，注释掉

文章目录

找到darknet/src/ 下

darknet/src/parser.c文件

在这里插入图片描述
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darknet/src/convolutional_layer.c

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darknet/src/route_layer.c

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darknet/src/shortcut_layer.c

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darknet/src/maxpool_layer.c

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darknet/src/upsample_layer.c

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最后 add_definitions(-DDO_NOT_SHOW_NET)
重新编译就可以了

darknet配置yolo_v3的cfg配置文件
大李出奇迹的博客
10-20 878
问题与背景 对于一个新手，安装好了darknet框架之后，怎么开始训练呢？这里我们以yolov3为目标模型，将darknet看作丹炉，yolov3的网络结构看作单方，进行一波”炼丹“。首先找到一个标准的yolov3的cfg文件，需要对里面的参数读懂，然后更改，适配一下数据集，就可以进行训练了。 参考资料 https://blog.youkuaiyun.com/czksnk/article/details/100692881 YOLOv3 cfg文件详解 （好文） https://www.cnblogs.com
darknet53 作用_darknet53 yolo 下的识别训练
weixin_39970369的博客
12-22 870
【目录】一、 安装Darknet(仅CPU下) 21.1在CPU下安装Darknet方式 21.2在GPU下安装Darknet方式 4二、 YOLO.V3训练官网数据集(VOC数据集/COCO数据集) 42.1下载VOC数据集/COCO数据集 42.2下载预训练的模型(.weights文件) 8三、 YOLO.V3训练自己的数据集(以３类别的为例) 83.1制作自己的VOC格式训练集 83.1.1...
#yolo#使用darknet中的yolo加载模型，不打印加载网络信息
qq_34116871的博客
09-09 970
最近想调用yolo模型，发现加载模型总是打印信息，于是寻找取消打印信息的方法。 原始打印信息如下： 去掉方式如下： 注释掉在darknet/src/convolutional_layer.c中第788到799行的printf 注释掉在darknet/src/region_layer.c中第48行的printf 注释掉在darknet/src/route_layer.c中第9行和21行的printf 注释掉在darknet/src/shortcut_layer.c中第14行、16行和90行的printf 注
YOLOX的实验记录及问题解决
Highlight_Jin的博客
05-10 3485
YOLO系列
YOLOV8出现结构不变化以及keyerror错误提示
weixin_57112913的博客
01-06 2055
最近在魔改V8的网络结构主要是进行一些卷积的替换，但是跟着别人的博客走修改完所有东西后，运行代码时会出现网络结构没变化还是原本的网络结构。
darknet yolo 打印中间结果
sunnygirl's house
01-13 1328
tips： src/network.h(darknet中网络结构体：network) typedef struct network{ int n; // 网络总层数（make_network()时赋值） int batch; // parse_net_options()中赋值：一个batch含有的图片张数，下面还有个subdivis...
史上最详细YOLOv5的predict.py逐句讲解
qq_51511878的博客
04-16 7052
YOLOv5-v7.0将分类脱离出来了。predict.py为分类的推理代码。
YOLO网络源码解析：深度学习框架Darknet
根据给定文件信息，我们可以深入挖掘有关YOLO网络、深度学习以及darknet框架的源码知识点。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，它将对象检测任务作为回归问题处理，具有快速高效的特点。...
Yolov3-Darknet代码详细注释解析
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07-20
Darknet 是一个开源的深度学习框架，用 C 语言编写，以速度和效率著称，支持卷积神经网络的训练和推理，适合实时应用，YOLOv3 在 Darknet 中的实现通过网络配置文件定义模型结构，并用预训练权重初始化模型。...
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m0_60900621的博客
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使用darknet训练yolov4
DarkNet（1）--添加新层教程（slice层为例）
对角巷
11-22 2906
1、源码src文件夹下： 新建slice_layer.c和slice_layer.h ps：稍后我会放到我的GitHub上 2、makefile文件中： OBJ添加slice_layer.o 3、include/darknet.h文件中： （1）LAYER_TYPE添加SLICE： typedef enum { CONVOLUTIONAL, DECONVOLUTIONAL, ...
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本章博客主要分析YoloV5代码中的detect程序代码，按照程序运行步骤顺序主要分为3大部分。
alexeyab darknet 编译_编译一个默认输出hello world的linux内核
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本文主要讲述，如何编译一个linux内核，使其默认执行我们提供的一个hello world程序。基本思路是，linux内核在启动完毕后，会执行一个用户态的名叫init的程序，作为其1号进程（当前大部分linux发行版的init程序都是systemd），那我们只要把我们写的hello world程序，设置成内核默认使用的init程序，应该就可以了。下面我们来具体操作试下：1. 下载内核代码。$ gi...
使用官方代码打印yolov8 PyTorch模型结构
い天然呆的博客
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在进行深度学习模型的开发时，一个清晰的模型结构有助于理解网络是如何从输入数据中提取特征，并执行分类或回归任务的。对于如YOLOv8这样的复杂模型来说，理解每个层的作用和相互间的连结尤为重要。
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自定义darknet YOLO-V3训练过程输出信息到log文件和模型保存间隔
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10-12 9603
YOLO-V3可视化训练过程中的参数，绘制loss、IOU、avg Recall等的曲线图参考这篇文章： https://blog.youkuaiyun.com/qq_34806812/article/details/81459982?utm_source=blogxgwz3 文章很详细，但说实话这个过程感觉有些麻烦，打印信息一大堆，比如我只想看看loss或者agv_loss,这很不简洁，还好dar...
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[darknet源码系列-2] darknet源码中的cfg解析 FesianXu 20201118 at UESTC 前言 笔者在[1]一文中简单介绍了在darknet中常见的数据结构，本文继续上文的节奏，介绍如何从cfg文本文件中解析出整个网络的结构与参数。如有谬误请联系指出，本文遵守 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请联系作者并注明出处，谢谢。 ∇\nabla∇ 联系方式： e-mail: FesianXu@gmail.com QQ: 973926198 github:...
Darknet 代码分析（之二，parse_network_cfg_custom函数）
weixin_41665225的博客
10-06 5659
parse_network_cfg_custom函数中，读取配置文件是先把各个section读取出来，然后再解析。 全局的参数 参考 YOLO配置文件理解 参数名称 类型 默认值 说明 Testing - - Training - - batch int 1 前向计算梯度和通过反向传导更新权重值的计算中一次处理的图片文件的数量。 subdivisions int 1...
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