Darknet和yolo是什么关系？ - 知乎

解析Darknet与YOLO的关系
最新推荐文章于 2025-04-28 07:06:28 发布
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#深度学习 #计算机视觉 #目标检测

博客聚焦于探讨Darknet和YOLO的关系。在计算机视觉领域，这两者与目标检测密切相关，了解它们的关系对深度学习研究有重要意义。
基于DarkNet框架实现YOLOV4的训练
qq_46292437的博客
01-18 3017
关于yolov4在darknet框架中训练的操作
YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（下）
Turix附属空间[已停用]
06-21 3721
YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（上） YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（中） YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（下） 文章目录声明4 YOLO-Fastest4.1 工程编译4.1.1 Windows版本（基于Windows 10）4.1.2 Linux版本（基于Kubuntu20.04）（1）CUDA的版本选择和安装（2）OpenCV编译（3）Darknet工程编译4.2 示例运
Darknet与YOLO生死恋
XYKenny的博客
05-15 3280
利用深度学习来识别图像的步骤 1、采集图像：利用爬虫，下载公开数据集，人工采集； 2、图像标注：比如标注出图像中有几个对象，位置在哪里； 3、训练模型：选择一个模型，利用框架进行微调训练或者从头训练； 4、模型推理：将模型发布成服务之类，在实际中使用。 Darknet是用C和CUDA编写的开源神经网络框架，安装速度快，易于安装，并支持CPU和GPU计算。有一个配套的模型YOLO。 如果把Darkn...
Darknet和YOLO的区别和关系
qq_24889005的博客
08-07 7723
Darknet是个轻量级深度学习训练框架，用c和cuda编写，支持GPU加速。可以把它理解为Tensorflow，pytorch，caffe，mxnet等框架类似，都是用于跑模型的底层框架。 YOLO系列是目标检测领域比较优秀的网络模型，和SSD，R-CNN，Faster R-CNN等模型一样。 作者：Joseph Chet Redmon开发了一个深度学习框架——Darkent,并且设计了多种yolo系列模型，这些模型顺理成章地用他自己开发的darknet框架来训练～而且，你还可以在darknet训练各种其
darknet、pytorch、torch、keras与yolo的关系
qq_44886213的博客
12-30 2932
这是在知乎看到的一个醍醐灌顶的回答，记录下来
yolo-darknet配置安装与测试
wzy的博客
11-04 2985
继caffe-fasterrcnn后，又一个yolo-darknet的配置教程，希望可以帮助大家。若不能配置成功，请与我联系，邮箱：ahuljx@126.com 注意：1、请严格按照我提供的安装顺序安装，即ubuntu-opencv2.4.10-darknet-cuda7.5-darknet-test 2、有些您复制的终端命令如果不能在终端运行，请注意英文全角半角问题，您可以将命令输入
YOLO-MS Rethinking Multi-Scale Representation Learning for Real-time Object Detection
shengweiit的博客
08-24 465
如下表所示：将大内核卷积应用于高分辨率特征计算成本较高。然而，与仅使用大内核卷积相比，我们的HKS协议在低分辨率采用了大内核卷积，从而大大降低了计算成本。实际上，我们经验证实，我们的YOLO-MS与HKS协议及乎以与仅使用深度为3X3的卷积相同的推理速度。
【树莓派4B】darknet-nnpack的安装及使用
Xav Pun的博客
01-08 3451
`darknet-nnpack`是针对`Arm`处理器进行优化的`YOLO`版本，预测用时约为`1~1.2s`，是树莓派的合适之选。 本文介绍环境的安装方法以及使用方法。
YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（上）
Turix附属空间[已停用]
06-21 4798
文章目录声明前言本文的目标和前期准备1 YOLO主线系列通读与了解1.1 YOLOv11.1.1 YOLOv1网络算法（1）网络是如何定义一个目标的（2）理解损失函数（3）算法是如何嵌入到网络结构中的1.1.2 Darknet（pjreddie版）源码编译和示例运行1.1.3 网络结构1.1.4 源码实现中的网络输出1.2 YOLOv21.2.1 YOLOv2网络算法（1）在YOLOv1基础上做的改动（2）锚框（Anchor Boxes）、直接位置预测和维度聚类（Dimension Clusters）（3）
YOLO系列之YOLOv3
qq_52937486的博客
11-08 1156
faster rcnn,SSD都是针对于anchor而言的，而yolo里是则对于anchor左上角点而言的，yolo结构里也提到，有三个预测特征层，每个预测特征层有不同的模板，下图假设是一个，则对每个anchor模板，都有四个边界框回归参数，分别对应tx,ty,tw,th。N*N是特征图的大小，常见的N13，26，52；l2损失，右上图l2损失是一样的，但是IOU不同，即损失不能很好的反映重合程度，故引入IOU Loss,计算公式如下，=-ln(IOU),还有一个IOU Loss=1-IOU。
Windows系统下训练yolo模型(yolov3_Darknet框架)-附件资源
03-02
Windows系统下训练yolo模型(yolov3_Darknet框架)-附件资源
YOLO Darknet
我不想好好敲代码的博客
12-03 1733
喜讯！喜讯！ 在经过了4个小时的努力之后，终于成功安装了备受好评的大型养成类游戏—— 《深度学习》
【目标检测】1.YOLOv4、Darknet概述
糊涂懿的博客
11-27 384
YOLOv4：2020.4.23 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection Darknet 是一个轻型的开源深度学习框架，它的功能为CNN底层实现和YOLO目标检测。 特点： 由C语言实现 没有依赖项（摄像头和视频处理需要OpenCV） 容易安装 移植性好 支持CPU和GPU（CUDA）两种计算方法 开发者： 美国华盛顿大学Joseph Redmon Darknet官网： https://pjreddie.com/darknet/
分享大佬们写的darknet和yolo的学习
phthon1997的博客
11-15 1893
我正在看【进击的YOLOv3，目标检测网络的巅峰之作 | 内附实景大片@慕课网 原创_慕课网_手记】，分享给你，一起看吧！ https://m.imooc.com/mip/article/29342 一、学习YOLOv3 YOLOv3论文 YOLOv3：An Incremental Improvement全文翻译 【目标检测简史】进击的YOLOv3，目标检测网络的巅峰之作 语言生动易懂，适合新手学...
darknet和yolov3的网络结构初步解释
phthon1997的博客
11-15 3051
有关yolov3和darknet的下载，网上有很多，建议在官网上下载，为开源的。 在linux命令行输入下列命令： ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 以下为一张图像识别的网络过程 layer filters size input outpu...
YOLO v1v2v3v4 目标检测以及Darknet学习资源总结
PianGe_zyl的博客
08-24 1972
学习YOLO的过程中看到的写的比较好的文章，总结一下 ???? YOLO的论文全部可以在arxiv下载的到，下载速度太慢的朋友可以试试arxiv的国内镜像： http://cn.arxiv.org/ 下载的时候只需要把网址的前缀改成这个，就能快速下载了 关于Darknet Darknet是YOLO原作者开发的一个比较小众的框架，由C和C++编写而成，也支持Python库的调用，优点是操作简便（至少在成功安装之后非常简便），新手使用cmd可以一键训练和一键测试。 关于下载Darknet： https://gi
YOLO中的darknet到底指的是什么？
weixin_35757191的博客
02-01 394
Darknet是YOLO (You Only Look Once) 中的一个深度学习框架。它是一种用于物体检测的神经网络架构，可以在实时视频流或图像上快速检测物体。
计算机视觉——对比YOLOv12、YOLOv11、和基于Darknet的YOLOv7的微调对比摘要目标检测领域取得了巨大进步，其中YOLOv12、YOLOv11和基于Darknet的YOLOv
最新发布
2505_90340337的博客
04-28 1765
在性能方面，YOLOv7在COCO数据集上表现出色，在640图像大小下，其mAP达到51.4% ，同时具有较高的推理速度，基础的YOLOv7模型在批量为1的推理中能够达到161fps。研究如何在该数据集上对YOLOv12、YOLOv11和基于Darknet的YOLOv7进行有效的微调，并对比它们的性能表现，不仅有助于深入了解这些模型在特定领域的适应性，还能为实际应用提供有力的技术支持和决策依据 ，具有重要的理论和实践意义。因此，对模型进行微调，使其适应特定数据集，成为提升模型性能的关键步骤。
基于YOLOV3的通用物体检测项目实战---（4）DarkNet框架解读及相关配置说明（笔记）
奔跑的小仙女
06-12 974
YOLO V3检测模型的训练 具体的修改文件：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43211132/article/details/90640540 这里比较全，比较系统。但这个是voc数据集格式 Darknet文件结构： src/include/obj 存放了darknet源码以及经过源码编译过的文件 cfg data 也就是coco数据集放到了data下面 script...
YOLO目标检测编程资源与优化全指南
首先，文章强调了Darknet框架在YOLO发展史中的核心地位——作为YOLOv1至YOLOv3版本的原始实现平台，Darknet由Joseph Redmon开发并开源，采用C语言和CUDA编写，具备轻量高效、跨平台运行能力强等特点，尤其适合对性能...
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