http://my.csdn.net/qq_28833741

http://blog.csdn.net/qq_28833741/article/details/53505100

官網：https://pjreddie.com/darknet/

http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/53589282
http://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/61922405

1下載daknet

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

2修改Makefile文件并編譯make

（1）修改成GPU模式訓練： 【注解】先安裝CUDA+CUDNN，再編譯opencv2410之后，修改下面MakeFile文件，修改見下： ? GPU,cudnn,opencv設為1 ? NVCC = /usr/local/cuda-7.5/bin/nvcc　（這里的路徑是你cuda的nvcc的路徑） ? （注：若GPU性能較低，請修改GPU計算能力，將52改為35或20）編譯，cd darknet make -j8 ===========================================（2）修改成CPU模式訓練： vim Makefile 修改：GPU=0 OPENCV=1 編譯，cd darknet make -j8等待編譯的完成。編譯完成后可以測試一下安裝是否成功。

3下載.weight文件測試是否可以跑demo

wget http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights //還可以下載很多Medol的.cfg和.weight文件

4測試：這里測試的命令是v2版本的

./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg

./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/horses.jpg

注解：跑demo成功，上面表示YOLO搭建環境成功。

https://pjreddie.com/darknet/
預訓練模型：https://pjreddie.com/darknet/imagenet/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的1—YOLO2：环境搭建的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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