Yolo——darknet安装

最新推荐文章于 2025-05-18 10:35:14 发布
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本文详细介绍了如何安装darknet，并提供了使用预训练Yolo模型进行目标检测的步骤。包括下载darknet源码、编译、加载预训练权重，以及使用darknet进行图像和Webcam的实时检测。此外，还探讨了Tiny Yolo模型的性能，并指导如何准备VOC数据集进行自定义训练。

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按照官网提供训练好的额model进行
http://pjreddie.com/darknet/yolo/
一、安装
darknet安装的是最新版本的Version2,没有opencv，没有cudn
直接
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
make
三步完工

二、model可以直接用训练好的
在cfg/子目录下已经有了yolo的网络参数，所以测试还需要模型。
可以直接下载训练好的权值参数（类似于caffe模型中的caffemodel）
wget http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
在darknet目录下就可以有yolo.weights模型文件了。

三、测试标准版本
./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg

然后输出检测实时间、检测的目标的置信度，如果编译了opencv，直接显示检测到的predictions.jpg。没有依旧会生成一张predictions.png检测图片。

检测还有另外一种方式，这种方式可以用在Webcam
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg

整个测试步骤结束

四、一个voc数据简约版本的网络测试
Ti

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