yolov2在CUDA8.0+cudnn8.0下安装、训练、检测经历

这次用yolov2做检测时遇到个大坑，折腾了我好几天，特以此文记录之。

一、安装cuda+cudnn

它们的版本必须要匹配，否则训练后检测不出目标！

1、下载cuda8.0.61_375.26_linux.run和cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

2、安装cuda

sh cuda8.0.61_375.26_linux.run

一直enter，直至accept。然后是安装一些东西直接y，或者让你输入地址，

按enter用默认的就可以了。

3、环境变量设置

sudo gedit ~/.bashrc

在其末尾添加：

     export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0

    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

    export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

       
   保存，刷新：source ~/.bashrc

    4、动态链接设置

创建文件：sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

写入：/usr/local/cuda/lib64

保存：sudo ldconfig -v

装好后，可用nvcc --version查看cuda版本

5、安装cudnn

如果之前安装了cudnn，可删除之：

    cd usr/local/cuda/lib64

    sudo rm libcudnn*
  解压：
     tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
     cd ../lib64
     sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
    cd cuda/include
    sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
 更新软连接：
    cd /usr/local/cuda/lib64/

   sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5

  sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5

  sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

更新：sudo ldconfig

参考：http://blog.csdn.net/jhszh418762259/article/details/52958287?locationNum=8&fps=1

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5067265.html

http://www.jianshu.com/p/3c06b2a6b9df

二、yolov2安装测试

yolov2官网：https://pjreddie.com/darknet/yolo/

官网上有些安装步骤说的不是很清楚，所以很容易遇到坑。

1、darknet安装：git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git

不要忘了修改makefile和nvcc！

GPU,cudnn,opencv设为1

nvcc=/usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc

然后用make指令编译

2、下载voc数据集

用作者给的指令下载没有成功，手动下载即可。

在scripts里面转换格式：python voc_label.py

生成train文件：cat 2007_* 2012_train.txt > train.txt

在cfg/voc.data中修改训练数据路径

3、下载预训练模型

作者提供了很多其训练好的模型

4、自己训练voc数据

./darknet detector train ./cfg/voc.data ./cfg/yolo-voc.cfg

5、测试下迭代效果，比如6000次

./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfg backup/yolo-voc_6000.weights data/dog.jpg

参考：http://blog.csdn.net/samylee/article/details/53414108

http://blog.csdn.net/u014540717/article/details/53411948

这个论坛中，作者会亲自解答yolov2：https://groups.google.com/forum/#!forum/darknet