Ubuntu使用darknet实现YOLOv4-tiny预训练模型测试+训练自己的数据集+评估自己的模型

置顶 已于 2023-02-07 10:41:20 修改
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分类专栏： Jetson 文章标签： python 深度学习 linux
于 2020-12-27 17:18:55 首次发布
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本文介绍了在Ubuntu系统中如何利用darknet框架，结合YOLOv4-tiny预训练模型进行物体检测。详细阐述了从下载darknet源码，调整配置，编译安装，到测试预训练模型的过程。接着，文章深入讲解如何准备自定义数据集，包括数据格式转换、配置文件修改和训练设置。最后，文中提及了模型的评估方法和计算mAP的步骤。

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YOLOv4-tiny的原理本文不做讲解，只有应用方法

1.使用YOLOv4-tiny预训练模型

第一步：在GitHub网址https://github.com/AlexeyAB/darknet下载最新版的darknetAB源码
第二步：下载 yolov4-tiny模型权重：yolov4-tiny.weights，将下载好的权重放到darknet目录下
第三步：打开darknet目录下makefile文件，修改参数以适应于自己的计算机，GPU、CUDNN、OPENCV是主要修改的，其他参数根据自身需求修改

GPU=1		# 使用GPU
CUDNN
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