darknet yolov3总结

最新推荐文章于 2025-03-21 13:09:01 发布

飞湘

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分类专栏： # yolo 文章标签： yolov3

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zzh_hn/article/details/107320032

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本文详细介绍了在Ubuntu 16.04上搭建YOLOv3环境，包括CUDA、CUDNN的安装与配置，以及Darknet的编译与测试。此外，还分享了训练YOLO模型的步骤和常见问题解决，如内存不足、文件格式错误等，并提供了相关资源链接和优化经验总结。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最新yolov

yolov家族，最新yolov5 速度是yolov4的2倍

https://github.com/ultralytics/

一个技术牛的 https://pprp.github.io/ *****
darknet官网:
https://pjreddie.com/
git:
https://github.com/pjreddie/darknet
yolov4:
https://github.com/AlexeyAB/darknet

一环境

ubuntu16.04
Driver Version: 440.44 NVIDIA的驱动
查看命令:nvidia-smi
cuda 10.0 NVIDIA的运行框架
查看命令: nvcc -V
cudnn 7.6.4 NVIDIA的加速库
查看命令: cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
相关安装包：
NVIDIA-Linux-x86_64-440.44.run
cuda：cuda_10.0.130_410.48_linux
cudnn:
1 先安装libcudnn7_7.6.4.38-1+cuda10.0_amd64.deb
2 再安装libcudnn7-dev_7.6.4.38-1+cuda10.0_amd64.deb
相关下载链接
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

二 darknet编译
下载：
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git

编译：
make:GNU Make 4.1
修改Makefile
GPU=1 #支持GPU运行
CUDNN=1 #支持GPU加速
OPENCV=0 #OPENCV支持选项
编译参考：
https://blog.youkuaiyun.com/luoying_ontheroad/article/details/81136973
https://www.cnblogs.com/yumoye/p/10548714.html

编译成功测试：
执行：./darknet
显示：usage: ./darknet <function> 表示成功。
可能有的错误提示：
1、./darknet: error while loading shared libraries: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or direc

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