【全网最全最完整】windows下darknet安装搭建与模型训练方法【亲测有效】

已于 2022-10-09 16:33:24 修改
阅读量1.5w 收藏 128
点赞数 27
文章标签： windows 深度学习 python
于 2022-01-17 16:13:57 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_50813961/article/details/122522948
版权

文章目录

开源算法选择

darknet源码github地址

win10下搭建darknet环境

注：每一步比如cuda、cudnn安装环境变量配置等等网上都有详细讲解，如果是完全零基础开始可以结合我的步骤与网上每一步的讲解，或者留言我看到后会尽快回复

  1. 下载visual studio 2017 community（只安装C++和windows SDK即可，大概需要15个G空间）注：先下载vs2017再下载cuda和cudnn
    旧版本vs2017官方下载地址

  2. 下载cuda11.1 （11.1自动配置环境变量，其他版本看情况添加）
    注：如果之前下载过cuda可以考虑卸载重新安装，使用程序与功能将所有cuda相关的nvdia产品卸载干净

  3. 下载cudnn8.0.5（将bin include lib\x64相应文件拷贝至cuda目录）
    cudnn下载地址
    cudnn下载

  4. 验证cuda和cudnn安装成功

    1. cmd内输入nvcc -V查看cuda是否安装成功
    2. 1.cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 后运行deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe运行deviceQuery.exe
      运行bandwidthTest.exe

  5. 下载CMake >= 3.18
    cmake官方下载地址
    cmd内输入cmake --version查看是否安装成功

  6. 下载opencv >= 2.4
    opencv官方下载地址
    添加环境变量如下后重启生效
    opencv环境变量

  7. 下载darknet源码

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
  1. 打开darknet中makefile文件 修改对应参数并保存
  2. 打开darknet.vcxproj文件，将cuda版本改为自己的版本号（共两处）
  3. 使用vs2017打开darknet.sln文件，vs2017会弹出：
    在这里插入图片描述
    直接点确定即可
  4. 右边栏配置darknet头文件，如opencv等（网上教程很多）
  5. Vs2017上方调成release x64
    release x64
    右侧侧边栏配置头文件，右键项目点击属性
    配置头文件
    首先选择VC++目录中的包含目录和库目录
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    点击链接器 → 输入 → 附加依赖项
    添加opencv\build\x64\vc14\lib目录下的opencv_worldXXXX.lib，带d的是debug文件，我们是release模式所以选择不带d的，我的是opencv_world3413.lib，不同版本的opencv后面数字不一样
    在这里插入图片描述
    最后右键项目点击生成即可
    在x64目录下可找到darknet.exe
    darknet,exe
  6. 依次按上面方法编译yolo_cpp_dll.sln文件和yolo_console_dll.sln文件（顺序不能错）
  7. 网络顺利生成，进入darknet源码中build\darknet\x64目录下打开cmd，运行命令：
darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov4.cfg backup/yolov4.weights

（yolov4.weight去上方给出的github链接darknet源码下载）
15. 输入图片路径person.jpg看到如下预测图即搭建成功
person.jpg

模型训练

数据增强

  1. 先对数据集重命名为自然数排列
    在这里插入图片描述

  2. 水平或竖直方向进行平移
    在这里插入图片描述

  3. 图片缩放
    通过opencv的resize函数
    在这里插入图片描述

  4. 图片翻转（垂直、左右、180度）
    在这里插入图片描述

  5. 任意旋转
    在这里插入图片描述

  6. 平移剪裁
    在这里插入图片描述

  7. 高斯噪声
    在这里插入图片描述

  8. 色彩增强
    （1）亮度
    在这里插入图片描述
    (2)清晰度
    在这里插入图片描述

修改cfg文件

cfg文件参数意义可参考：参考帖子

  1. 在x64\cfg目录下找到yolov4-custom.cfg复制一份到该目录下重命名为：yolo-obj.cfg，使用vscode打开yolo-obj.cfg文件
  2. 修改cfg文件中batch=64
  3. Subdivisions=16,32,64（训练时显示out of memory则调大，需要是32的倍数）
  4. Max_batches=classes * 2000（三个目标6000，五个目标10000，最低不低于6000）
  5. Steps=80% * max_batches, 90% * max_batches
  6. Width，height416 * 416或者618 * 618（32的倍数，越大精确度越高，训练时长越长）
  7. Ctrl + F打开搜索工具输入yolo共三处，将class=调为自己的目标类数
  8. 修改yolo层上最近的convolutional层的filter参数：filter=（class+5）* 3
    （如果class=1，filter=18，class=2，filter=21）

标注

使用LabelImg
下载地址：labelImg下载地址
在这里插入图片描述
压缩包解压后双击labelImg.exe即可打开，GUI界面后命令行窗口可忽略
gui界面
左边功能栏annotion默认格式为pascalVOC，即xml格式，本人训练基于darknet的yoloV4，故再次点击切换至YOLO格式，即txt格式
在这里插入图片描述

数据集整理

  1. 在x64\data目录下创建obj文件夹，将数据集放入
  2. 在x64\data目录下创建pru.names（可根据自己需要修改XXX.names 在这里插入图片描述
  3. 在x64\data目录下创建pru.data
    在这里插入图片描述
    其中classes问训练目标类数，train和valid问训练集和验证集的路径，names为步骤1里创建的XXX.names文件，backup照写即可
  4. 在对应路径下创建train.txt和valid.txt文件
  5. 按照一定比例将数据集生成训练集和验证集，本人设置为0.75和0.25
    在这里插入图片描述
    注：训练集和验证集格式为绝对路径，不然会出错
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  6. 生成后将txt文件放入obj文件夹中
    在这里插入图片描述

训练

  1. 下载权重文件（本人训练yolov4-custom.cfg，下载yolov4.conv.137）
  2. 在x64目录下打开cmd，使用指令开始训练：
Darknet.exe detector train data\pru.data cfg\yolov4-pru.cfg yolov4.conv.137
  1. 训练过程中loss可视化
    在这里插入图片描述
    训练结束后会给出多个weights文件，在x64目录下打开cmd使用指令：
Darknet.exe detector map data\pru.data cfg\yolov4-pru.cfg backup\yolov4-pru_XXXX.weights

map指令使用的是之前XXX.data文件中指定的验证集路径（同样需要为绝对路径）
在这里插入图片描述
选择mAP（mean average precision）或者IOU最高的权重文件作为最终使用的就行了

SHU_RYE
关注
windows 下的darknet安装
FREEDOM
10-25 3805
1，操作系统环境 Windows7 64位操作系统，无gpu。 gpu 的请参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/45845454 2，下载darknet 在网站https://github.com/pjreddie/darknet上，点击“clone or download”，然后选择“download ZIP”，下载为文件darknet-master.zip。解压到“F:\test\git-src\darknet-master”目录。 3，下载安装Cygw...
【表面缺陷检测】基于YOLOX的PCB表面缺陷检测（全网最详细的YOLOX保姆级教程，附代码和数据集）
学无止境、积少成多、厚积薄发
02-10 2103
手把手系列教程：基于YOLOX的PCB表面缺陷检测（全网最详细的YOLOX保姆级教程）
Win10上使用Darknet框架训练YOLOv4自定义数据集
zouxin_88的专栏
08-21 482
本文在《》基础上进行，需要用到8个文件,其中有两个文件由程序自动生成，无需手动编辑。
darknet：轻量级深度学习框架的深度探索
最新发布
weixin_42579969的博客
05-12 924
darknet-master是一个开源的深度学习框架，由Joseph Redmon首次发布。它以其简洁的代码、高效的运行以及对资源的低需求而闻名。darknet特别适用于进行实时目标检测和图像识别，被广泛应用于科研、工业生产和教育等领域。深度学习网络架构是构建深度学习模型的基础。每个网络架构都是基于不同问题和数据集特点设计的。随着技术的发展，涌现了许多经典的网络架构。以下是一些常见的深度学习网络架构类型：卷积神经网络（CNNs）：主要用于图像处理任务，例如图像分类、目标检测等。
Windows下的darknet安装
Von12138的博客
05-13 3463
1、下载darknet源码后，解压到文件夹： 下载链接：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/AlexeyAB/darknet 解压后的文件夹里面的内容是： 2、打开build文件夹下的darknet文件夹，并用编辑器（推荐使用sublime，安装包在硬盘内）打开darknet.vcxproj，用搜索功能（ctrl+f）查找CUDA，修改为自己的CUDA版本号，安装CUDA和CuDNN在下一笔记中。 注意：一共...
Windows搭建Darknet框架环境-Yolov4-GPU
乐观的lishan的博客
11-18 6559
本文介绍了在Windows系统上搭建YOLOv4-GPU的Darknet框架环境。
darknet在windows10+VS2017+opencv3.4.1下编译与应用
08-22
darknet在windows10+VS2017+opencv3.4.1（C++）下编译与应用，关于darknet更多信息可以参考官网： https://pjreddie.com/darknet/tiny-darknet/ 相关的资源可以直接在官网下载。
darknet在windows上的安装，以及利用yolo训练自己的训练集并测试
qq_38348811的博客
04-02 2478
1.darknet下载2.安装环境vs20194.opencv安装，如果加完不行可能要重启电脑重新激活环境变量用文本文档打开darknet.vcxproj文件修改cuda版本号，yolo_cpp_dll，yolo_console_dll.同样如此2.若遇到BuildCustomizations\CUDA下没有CUDA则表示没有安好Cudnn或者cudnn没有放到CUDA目录下不在环境变量中。
windows系统离线搭建darknet
maohule的博客
09-13 971
编译yolo_cpp_dll.sln生成yolo_cpp_dll.dll，然后将darknet.py文件中的darknet.dll改成yolo_cpp_dll.dll。添加opencv\build\x64\vc16\lib目录下的opencv_worldXXXX.lib，带d的是debug文件，我们是release模式所以选择不带d的，我的是opencv_world490.lib，不同版本的opencv后面数字不一样。根据下面的教程，下载好exe文件，拷贝到离线主机上进行安装。这里下载的2019社区版。
windows平台使用CMake工具对darknet的编译以及安装过程+yolov3+图像检测+摄像头检测+视频检测+手机作为摄像头进行检测（详解）
Keep_Trying_Go的博客
05-22 2698
windows平台使用CMake工具对darknet的编译以及安装过程+yolov3+图像检测+摄像头检测+视频检测+手机作为摄像头进行检测（详解）
darknet在windows64下的可执行文件（不支持gpu，支持摄像头）
10-17
darknet在windows 64位环境下编译后的执行文件。运行时要求有vs2015运行环境支持。此版本不支持gpu。本执行文件基于opencv2.4.9编译，支持摄像头检测。
darknet在windows64下的可执行文件（不支持gpu）
10-13
darknet在windows 64位环境下编译后的执行文件。运行时要求有vs2015运行环境支持。此版本不支持gpu
darknet_windows.rar已编译直接可用yolo3
02-27
windows下darknet(CPU版本）已经编译好，包含libdarknet.so等文件，已经编译好，直接可以用，已经测试成功使用YOLO3
Windows10下Darknet Yolo v3安装教程2019.6-附件资源
03-02
Windows10下Darknet Yolo v3安装教程2019.6-附件资源
【darknet-yolo系列】在window10下安装GPU版的darknet
sazass的博客
07-06 2193
个人环境安装完成后的配置总结： Visual Studio Enterprise 2015； cuda_10.0.130 cudnn-10.0； opencv3.4.5 0.安装Vsiual Studio2015 链接：https://pan.baidu.com/s/11L4_xgRl_3IRRE6L296Rfg 提取码：2yms 可去官网下载更新版本 1.安装opencv 可以官网下载：https://opencv.org/releases/ 若是觉得速度太慢，可以下载opencv3.4.5windows
DarkNet安装配置
qq_34240459的博客
04-08 751
1.下载DarkNet源码 git clone https://github.com/pjreddie/darknet 2.下载完打开源码中的makefile文件，按需添加配置，就是把具体配置后面的数字0改成1，这里我用了opencv的配置项 3.回到darknet目录，进行编译，直接make就成 ~/darknet$ make 4.测试一下安装是否成功 ./darknet ...
在window下搭建Darknet环境
weixin_42754237的博客
01-24 3475
  背景说明：Darknet是一个完全开源的深度学习框架，完全由C语言实现！原作者在实现时是在Linux环境完成开发调试的，因此很多嵌入式终端可以很方便的移植Darknet的深度模型。大部分深度学习框架都可以分为模型的训练与应用两部分。训练一般需要使用GPU加速，需要大型工作站跑模型。应用部分则只需要模型加载预测就好了，这一部分可以单独在小本本上开发就好了（很多Darknet开发是针对嵌入式设备...
Darknet 项目安装与使用教程
gitblog_00121的博客
10-11 843
Darknet 项目安装与使用教程 darknet Darknet/YOLO object detection framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/darkne/darkn...
【神经网络与深度学习】YOLO windows 配置《Darknet配置》
weixin_30466039的博客
10-10 194
作者配置时的环境 visual studio 2013 显卡 GTX 960M CUDA 7.5OpenCV2.4.9 pthreadpthread 下载地址 YOLO官网 [http://pjreddie.com/darknet/yolo/] 步骤 1、 新建vs工程 ...
评论 19
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值