配置YOLO2（ubuntu16.04+cuda8.0+opencv3.1.0）
2024-08-28 08:31:58
要求已经安装好了CUDA 8.0 以及OpenCV3.1.0
配置darknet
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make
如果没有报错输入
./darknet
得到输出
./darknet <function>
说明darknet配置成功
打开Makefile文件，将开头几行改为
GPU=
CUDNN=
OPENCV=
接着查询自己GPU的计算能力，查看Makefile是否包含，如下我的GPU计算能力为6.1,调整后为：
ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
-gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] \
-gencode arch=compute_61,code=[sm_61,compute_61] \
-gencode arch=compute_52,code=[sm_52,compute_52]
之后重新编译，就可以实现基于cuda和opencv的编译
下载预训练文件
wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
测试
./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg
我得到的结果是：
layer filters size input output
conv x / x x -> x x
max x / x x -> x x
conv x / x x -> x x
max x / x x -> x x
conv x / x x -> x x
conv x / x x -> x x
conv x / x x -> x x
max x / x x -> x x
conv x / x x -> x x
conv x / x x -> x x
conv x / x x -> x x
max x / x x -> x x
conv x / x x -> x x
conv x / x x -> x x
conv x / x x -> x x
conv x / x x -> x x
conv x / x x -> x x
max x / x x -> x x
conv x / x x -> x x1024
conv x / x x1024 -> x x
conv x / x x -> x x1024
conv x / x x1024 -> x x
conv x / x x -> x x1024
conv x / x x1024 -> x x1024
conv x / x x1024 -> x x1024
route
conv x / x x -> x x
reorg / x x -> x x
route
conv x / x x1280 -> x x1024
conv x / x x1024 -> x x
detection
mask_scale: Using default '1.000000'
Loading weights from yolo.weights...Done!
data/dog.jpg: Predicted in 0.070790 seconds.
dog: %
car: %
truck: %
bicycle: %
init done
opengl support available
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