7)在 darknet/build/darknet/x64/data/ 文件夹中新建 test.txt 文件,其中每一行是一个图片的路径,最好写成绝对路径,格式参考上一条 8)下载预训练权重文件,并放在 darknet/build/darknet/x64/ 文件夹中,给出yolov4-tiny 的地址: yolov4-tiny.conv.29github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/dark...
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git 2 更改配置及编译如果需要使用GPU加速,那么得打开项目里面的makefile文件修改一些参数的值。修改完成之后在直接make。 GPU=1 CUDNN=1 CUDNN_HALF=1 OPENCV=1 OPENMP=1 LIBSO=1 DEBUG=1编译:make 或者make -j8...
LIBSO=1to build a librarydarknet.soand binary runable fileuselibthat uses this library. Or you can try to run soLD_LIBRARY_PATH=./:$LD_LIBRARY_PATH ./uselib test.mp4How to use this SO-library from your own code - you can look at C++ example:https://github.com/AlexeyAB/darknet/bl...
YOLOv4 (v3/v2) - Windows and Linux version of Darknet Neural Networks for object detection (Tensor Cores are used) - christysch/darknet
OpenCV:https://github.com/opencv/opencv Darknet:https://github.com/AlexeyAB/darknet nvidia/cuda 准备Nvidia 基础 CUDA 镜像。这里我们选择 CUDA 10.2 ,不用最新 CUDA 11,因为现在 PyTorch 等都还都是 10.2 呢。 拉取镜像: docker pull nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04 ...
YOLO官网:https://github.com/pjreddie/darknet YOLOV1 论文下载:https://arxiv.org/abs/1506.02640 代码下载:https://github.com/pjreddie/darknet 核心思想:将整张图片作为网络的输入(类似于Faster-RCNN),直接在输出层对BBox的位置和类别进行回归。
https://github.com/AlexeyAB/darknetgithub.com/AlexeyAB/darknet 编译darknet darknet一般有两个含义,一个指的是类似resnet,vgg之类的yolo用的特征提取主干网络,还有一个就是用c语言编写的一个深度学习框架,虽然没有tf,torch功能这么多,但简单高效。官方的yolo实现就是这样实现,完全不依赖于其它任何框架,速度...
预训练模型 yolov4.weights ,下载地址 https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights 。 运行镜像: 代码语言:javascript 复制 xhost+local:docker docker run-it--gpus all \-eDISPLAY\-eQT_X11_NO_MITSHM=1\-v/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \-v $HO...
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git 1 1.编译 如果需要使用GPU加速,那么得打开项目里面的makefile文件修改一些参数的值。修改完成之后在直接make。 GPU=1 CUDNN=1 CUDNN_HALF=1 OPENCV=1 OPENMP=1 LIBSO=1 DEBUG=1 # cd到darknet-master目录下 ...
代码地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet 1)相对YOLOv3改进方面 马赛克数据增强。 自对抗训练:对图像做改变扰动,然后在这个图像上训练。 改进attention方式。 改进通道的组合方式。 Cross mini-batch Normal。 等等 总结:使用 加权残差连接(WRC),跨阶段部分连接(CSP),交叉微型批处理规范化(CmBN),自对抗训练(...