目标检测（yolov3）实现---darknet的C语言版本

环境安装：ubuntu+opencv+cuda+cudnn(gt920m)**
参考 ：https://blog.csdn.net/qq_36362060/article/details/80739573

darknet—github地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet
常用命令：
单张图片

   cd darknet
  ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

Yolo v3 COCO - video（视频识别） :
darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -ext_output test.mp4

web carme摄像头(tiny版本)
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3-tiny.weights http://192.168.1.16:8080/video?dummy=param.mjpg

教程参考：
技术栈：vgg-16net 或 yolov3
yolo_small预训练权重：https://pan.baidu.com/s/1RNzPt0naAT8AT-RTPrK1vw ，
dataset(训练数据集)：https://pan.baidu.com/s/10UHNDvhLA3-CwGOvA7TanQ，
下载解压后放在data目录下。

从github上download好yolo算法源后，将其复制到jupyter的目录下可进行调参
环境配置可参考：https://mp.csdn.net/mdeditor/95346672

ubuntu下yolov3目标检测的最终实现效果

net-camera 效果：(没有gpu的支持实际效果很糟糕)

编号识别：
技术栈：Le_net,minist-net
环境：jupyter+anconda+python3.5

未完待续