我是索隆啊

g++ -g -o video_demo video_demo.cpp src/yolo-fastestv2.cpp -I src/include -I include/ncnn lib/libncnn.a `pkg-config --libs --cflags opencv` -fopenmpg++ 编译 参数参考g++ 编译 多个 .cpp文件, 后面 按照顺序分别指定 -I 头文件目录, 生成 一个可执行文件 video_demo上述命令的 参数介绍-o 编译选项来为将产生的可执行文件用

python 版本import osimport cv2import timeimport argparseimport torchimport model.detectorimport utils.utilsimport utils.datasetsif __name__ == '__main__': #指定训练配置文件 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--data', type=

训练1. 数据集准备yolo fastest,darknet yolo3 相同,需要设置 .name, .datatrain.txt 格式: /home/qiuqiu/Desktop/dataset/train/000001.jpglabel.txt 格式: 11 0.344192634561 0.611 0.416430594901 0.2622. anchor聚类结果保存在 anchors6.txtpython genanchors.py --traintxt /media/ubun