Ubuntu配置Darknet實現Yolo

1.Opencv安裝配置

1.1首先安裝依賴環境

1.2下載安裝opencv

1.3設置環境變量

1.1依賴環境安裝：

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev 
libavformat-dev libswscale-dev

1.2下載解壓opencv

下載：sudo wget https://github.com/Itseez/opencv/archive/2.4.13.zip

解壓

mkdir build 
cd build

編譯：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYRPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

(release版本編譯，指定opencv安裝路徑：/usr/local ..)

安裝：

sudo make sudo make install

1.3設置環境變量

2步：

第一步：

sudo vim /etc/ld.so.conf

在文件末尾添加： /usr/local/lib (opencv安裝路徑)

第二步：

sudo ldconfig sudo vim ~/.bashrc

文件末尾添加：

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/pkgconfig 
export PKG_CONFIG_PATH 
source ~/.bashrc

2.cuda、cudnn安裝

暫無

3.Darknet下載安裝

下載git： sudo apt-get install git 
下載：git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git 
cd darknet

修改Makefile文件：

GPU = 1

CUDNN = 1

OPENCV = 1

然後知道找到NVCC=nvcc項

更改爲：NVCC = /usr/local/cuda/bin/nvcc

保存退出；

下載YOLO預訓練好的模型:

https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights

make ./darknet detect cfg/yolo.cfg weights/yolo.weights data/dog.jpg

4.訓練自己的模型網絡參數

準備的數據：

.cfg、.data 、.names、 圖像文件 、標註文件、預訓練模型文件

修改cfg文件配置參數

【net】層修改：

 

 

【yolo】層修改：

修改yolo層的classes,並將【yolo】層上一層的【convolutional】層的filters值按照如下公式修改：

filters= （classes+5）*3

 

5.常見問題/Darknet(yolo)參數解析