Darknet在GPU上运行可以得到500倍的提速,编译使用GPU要求显卡是Nvidia卡并且正确安装了CUDA. GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的,GPU环境的编译有3点更改需要注意. 1. 更改Makefile前两行GPU和CUDNN的配置: GPU=1 CUDNN=1 2. 更改CUDA的路径 48~51行,在"ifeq ($(GPU), 1)"语句块中修改为自己的CUDA安装路径,更改前默认路径如下: ifeq ($(GPU), 1

目前,由于3060显卡驱动版本默认>11.0,因此,其不能使用tensorflow1版本的任何接口,所以学习在tf2版本下的目标检测驱动是很有必要的,此配置过程同样适用于任何30系显卡配置tf2. 一般配置Anaconda比较简单,这里便跳过,选用的anaconda版本为Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64,可以在清华镜像官网上下载. 1,配置安装conda 本次选用的tensorflow版本为2.4,cuda为11.0,cudnn为8.0,对应python为3.7

cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu sudo ln -s ~/anaconda/lib/libpng16.so.16 libpng16.so.16 sudo ldconfig#### 不能成功 export LD_LIBRARY_PATH=~/anaconda2/lib:$LD_LIBRARY_PATH  This shall be added in ~/.bashrc or ~/.bash_profile ###成功 参考:https://stackoverflow.co

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 一.准备工作: 安装pkg-config:sudo apt-get install pkg-config 安装opencv:sudo apt-get install libopencv-dev 二.编译darknet: 下载 darknet-master.zip:https://github.com/pjreddie/darknet,解压 修改Makefile: GPU=1CUDNN=1OPENCV

1.NVIDIA官网下载相关显卡驱动 #在服务器上查看网卡型号 lspci -mm | grep NVIDIA   #在NVIDIA官网下载相应型号驱动程序 https://www.geforce.cn/drivers 2.Centos7 升级最新4.4内核 #安装kernel repo sudo rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-3.el7.elrepo.noarch.rpm   #安装最新版本kernel sudo yum -

darknet 源码网站:https://github.com/pjreddie/darknet 技术支持官网:https://pjreddie.com/darknet/ darknet采用C++编写,从github下载源码后,需要先编译才能运行. 在windows下不支持opencv的编译方法较为简单,参见本人前一篇文章. 在windows下支持opencv的编译方法本人走了较多弯路,因此总结出来,给同样需要在windows下使用yolo的人员参考. 1, 踩过的坑 最直接的办法就是修改mak

darknet(https://github.com/pjreddie/darknet)实现了YOLO网络模型,能快速准确识别多达9000种物体.但其在windows系统上的安装却并非一帆风顺,本文进行总结,以免掉坑. 1,操作系统环境 Windows7 64位操作系统,无gpu 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-mas

Darknet配置和安装 1. 安装显卡驱动 首先查看一下自己的电脑需要怎样的驱动,我们可以先到 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 查询下我们需要的是怎样的驱动,这里我的显卡是 GTX 1080 Ti,所以以此为例说明,勾选好对应的配置: 点击search并下载驱动 打开terminal,卸掉系统原有驱动: sudo apt-get remove --purge nvidia* 在安装新驱动前,禁用nouveau: 在终端中运行 lsmod |

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

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(三) ImageNet分类 您可以使用Darknet为1000级ImageNet挑战赛分类图像.如果你还没有安装Darknet,你应该先安装. 使用预先训练的模型分类 下面是安装Darknet.下载分类权重文件和在图像上运行分类器的命令: git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet make wget https://pjreddie.com/media

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(二) 版本3有什么新功能? YOLOv3使用了一些技巧来改进训练和提高性能,包括:多尺度预测.更好的主干分类器等等.全部细节都在我们的论文上! 使用预先训练的模型进行检测 这篇文章将指导你通过使用一个预先训练好的模型用YOLO系统检测物体.如果你还没有安装Darknet,你应该先安装.或者不去阅读所有的东西: git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make

将所有文件的编码,转换为UTF-8 find . ! -type d -exec enca -L zh_CN -x UTF-8 {} \; 将指定目录下所有文件权限设定为644 find . ! -type d -exec chmod 644 {} \; 将指定目录下所有目录权限设定为755 find . -type d -exec chmod 755 {} \; 替换文本文件中行尾换行符,从dos(CRLF)为unix行尾换行符: find . -name '*.php' | xargs -I

目录 换源 开发相关的基本包 vimrc python, pip zsh, oh-my-zsh, josh 配置android相关环境 查看库文件(libxxx.a/libxxx.so,动态静态库均可)是哪个编译器生成的 ldd查看动态库的依赖项 nvidia-smi反应慢 查找ppa软件包 U盘启动ubuntu(安装),进不去桌面 安装软件包/编译常见软件包 查找包 安装软件到系统路径 编译时提示头文件找不到 双"重定向" 装ffmpeg 编译安装opencv和opencv cont

[目录] 一. 安装Darknet(仅CPU下) 2 1.1在CPU下安装Darknet方式 2 1.2在GPU下安装Darknet方式 4 二. YOLO.V3训练官网数据集(VOC数据集/COCO数据集) 4 2.1下载VOC数据集/COCO数据集 4 2.2下载预训练的模型(.weights文件) 8 三. YOLO.V3训练自己的数据集(以3类别的为例) 8 3.1制作自己的VOC格式训练集 8 3.1.1图像(.jpg)进行重命名(00000X.jpg) 9 3.1.2制作图像的.xm

YOLO.V3-Darknet下的学习笔记 @wp20180927 [目录] 一. 安装Darknet(仅CPU下) 2 1.1在CPU下安装Darknet方式 2 1.2在GPU下安装Darknet方式 4 二. YOLO.V3训练官网数据集(VOC数据集/COCO数据集) 4 2.1下载VOC数据集/COCO数据集 4 2.2下载预训练的模型(.weights文件) 8 三. YOLO.V3训练自己的数据集(以3类别的为例) 8 3.1制作自己的VOC格式训练集 8 3.1.1图像(.jpg

前言 OpenGL 的学习资料很多,一个是比较著名的 OpenGL 红宝书<OpenGL 编程指南>,可以在这里 http://opengl-redbook.com/ 下载该书配套的源代码:另一个是网络上的在线教程LearnOpenGL.所以,我这里就不再啰啰嗦嗦地介绍 OpenGL 的基础知识和计算机图形学的基础知识了,主要是简单阐述一些我自己的理解,以及写一些能跑起来.能看到效果的体验性的小程序. 通过前一篇阐述,可以看到在 Linux 系统中学习 OpenGL 是多么的方便.使用 GLE

重新安装opencv3.4.0 参考安装博客: opencv 安装版本测试:pkg-config --modversion opencv https://blog.csdn.net/cocoaqin/article/details/78163171 卸载opencv的方式:进入opencv源码build目录 make uninstall cd .. sudo rm -r build sudo rm -r /usr/local/include/opencv2 /usr/local/include/

官网:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 以下全部在服务器上完成,服务器上是有opencv等. 1.安装Darknet git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 2.下载预先训练的权重文件(258 MB).或者只是运行这个: wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights 3.运行检测器 ./darknet detect cfg

在Windows系统的Linux系统中用yolo训练自己的数据集的配置差异很大,今天总结在win10中配置yolo并进行训练和测试的全过程. 提纲: 1.下载适用于Windows的darknet 2.安装VS和CUDA.CUDNN.OpenCV 1)安装VS2017 2)安装OpenCV 3)VS配置OpenCV 4)安装CUDA10.0和CUDNN7.5 5)VS配置CUDA 3. 编译darknet 4.训练自己的数据集 5.开始训练 6.测试 1.下载适用于Windows的darknet

20191008 服务器上的cuda总是被人搞坏掉,好烦.记录下: 卸载干净cuda sudo rm -rf /usr/local/cuda sudo apt-get remove cuda sudo apt-get autoclean sudo apt-get remove cuda* 重新安装 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-1-local-10.1.243-418.87.00_1.0-1_amd64.deb sudo apt-get -y inst

Yolo:实时目标检测实战(上) YOLO:Real-Time Object Detection 你只看一次(YOLO)是一个最先进的实时物体检测系统.在帕斯卡泰坦X上,它以每秒30帧的速度处理图像,在COCO test-dev上有57.9%的mAP. 与其他探测器的比较,YOLOv3非常快速和准确.在0.5 IOU处测得的mAP中,YOLOv3与焦距损失相当,但速度快了约4倍.此外,可以轻松地权衡速度和准确性之间的简单改变模型的大小,无需再训练! COCO数据集的性能 How it works