Darknet安装及使用

本文主要记录自己安装Darknet过程。

1.Darknet介绍

官网: https://pjreddie.com/

Github: https://github.com/pjreddie/darknet.git

Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。它速度快，易于安装，并支持CPU和GPU计算。

博客1 Darknet概述，并总结了其优点

博客2 目标检测：YOLOv3: 训练自己的数据

Github1 darknet深度学习框架源码分析：详细中文注释

2.在linux下安装Darknet

下载源码：

git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git

cd darknet

修改Makefile，添加对GPU，CUDNN，OpenCV，OpenMP等的支持。

因为我的CUDA没有使用默认的路径，所以需要进行修改：

vi Makefile

编译

make

如果都已正确编译，请尝试运行

./darknet

应该得到输出：

usage: ./darknet

大功告成，接下来就可以使用Darknet了。

3.使用Darknet目标检测

在cfg文件夹下包含了很多设置好的网络模型（类似caffe）。

接下来我们在官网中下载训练好YOLO权重文件（weights）：

darknet权重文件

执行预测

# -gpus 可以使用多个GPU，

# -nogpu 不使用GPU

./darknet detect cfg/yolov3-spp.cfg yolov3-spp.weights data/dog.jpg -gpus 3,4

得到输出：

预测图像：