Installing Darknet 1.直接设置使用,编译通过 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet make 2. 下载权重测试 wget http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights ./darknet yolo test cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg 3.测试结果: dsp@dsp:/media/dsp/学习/yo…

作者配置时的环境 visual studio 2013  显卡 GTX 960M  CUDA 7.5 OpenCV 2.4.9  pthreadpthread 下载地址 YOLO官网 [http://pjreddie.com/darknet/yolo/] 步骤 1. 新建vs工程  2. 将工程设置为Release x64 模式  3.然后再工程添加这三个文件夹,命名为c,h,cu.然后分别添加.cu .c .h 文件, 这个地方需要注意,添加的文件的位置在darknet下的src中,但是并不需…

一.配置环境  VS2013+显卡GtX1080ti+CUDA7.5+Opencv3.1.0+pthread pthread:ftp://sourceware.org/pub/pthreads-win32/pthreads-w32-2-9-1-release.zip YOLO:http://pjreddie.com/darknet/yolo Darknet:https://github.com/pjreddie/darknet 二.配置步骤 1.新建vs工程:删除新建后的自带的kernel.cu…

主要配置参考官网https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 为了能够可视化,另安装cuda+opencv cuda版本为9.0 opencv版本为3.1.0 先安装cuda再安装opencv后可能会有版本冲突 安装完cuda以及opencv后对yolo的makefile文件进行修改,再重新编译 编译过程中报错 make: *** [obj/convolutional_kernels.o] Error 127 则修改Makefile文件 # 修改makefile NVCC…

目录 1. 分类数据准备 2. Darknet配置 3. Darknet命令使用 4. cifar-10 使用示例 1. 分类数据准备 需要的文件列表: 1. train.list : 训练的图片的绝对路径 2. test.list : 用于测试的图片的绝对路径 3. labels.txt : 所有的类别,一行一个类 4. voc.data : darknet配置文件,记录相关位置信息 5. cifar.cfg : 网络配置文件 按照以下目录结构进行构造: VOCdevkit VOC2017 J…

参考官网 https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-windows https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use 0前期配置 参看博文最后. 1配置过程 1.1下载VS2015工程 https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-windows 1.2 打开工程 然后启动vs,打开build\darknet\darknet.…

YOLOv4:目标检测(windows和Linux下Darknet 版本)实施 YOLOv4 - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) YOLOv4论文链接:https://arxiv.org/abs/2004.10934 链接地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet darknet链接地址:http://pjreddie.com/darknet…

一. YOLOv2安装使用 1. darknet YOLOv2安装 git clone https://github.com/pjreddie/darknetcd darknetmake或到网址上下载darknet文件夹,解压后在darknet文件夹下执行make编译. 2. 预测模型权重下载 wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights或到网址上下载yolo.weights,放到darknet目录下. 3. 目标检测 ./darknet…

最近了解了下yolov3的训练数据集部分,总结了以下操作步骤:(基于pytorch框架,请预先装好pytorch的相关组件) 1.下载ImageLabel软件对图片进行兴趣区域标记,每张图片对应一个xml文件,其中记录了w,h,xmin,ymin,xmax,ymax 2.将图片装入文件夹images.xml文件装入文件夹xmls内,将其放入yolo的data文件夹(目录)下 data文件夹下文件夹如下图片: 上述的各类文件夹(除了samples)本不是存在的,其余均需要自己创建(或者通过脚本创建…

目录 一.更换官方源 二.安装Pytorch+CUDA(python版本) 三.YOLO V5 配置与验证 四.数据集测试 五.小结 不想看前面,可以直接跳到标题: 一.更换官方源 在 YOLO V5 官方gayhub页面(https://github.com/ultralytics/yolov5),看到如下内容: 1 Requirements 2 Python 3.8 or later with all requirements.txt dependencies installed, incl…