转载:yolo-v3行人检测,Windows下

1.在Windows下的配置(无GPU)+opencv3.2.0+VS2015

具体操作参考入下连接
https://blog.csdn.net/baidu_36669549/article/details/79798587

  • AlexeyAB/darknet下载zip文件,解压
  • 进入D:\darknet-master\darknet-master\build\darknet,点击darknet_no_gpu.sln
  • 选择Release ×64,开始调试
  • 进入D:\darknet-master\darknet-master\build\darknet\x64中找到了darknet_no_gpu.exe重命名成为darknet.exe
  • 下载yolo3.weights,拷贝到D:\darknet-master\darknet-master\build\darknet\x64中
图片文件检测
  • .找到darknet_yolo_v3.cmd,双击运行
视频文件检测
  • 找一个微信小视频,拷贝到D:\darknet-master\darknet-master\build\darknet\x64中重命名为test.mp4
  • 找到darknet_yolo_v3_video.cmd双击运行

总结:.
1.超级卡,大概0.2fbs
2. yolov3是物体检测,但我们只想要人,所以进行如下操作

2. yolov3 修改 只识别图片中的一类

说明:本修改为算法识别所有类别后只输出person类。当然也可以自己重新训练,使之只识别person
具体参考 :https://blog.csdn.net/limbos/article/details/81949591

  • 修改文件:darknet-master\src\image.c
  • 修改函数:draw_detections_v3

1.在318行: for (i = 0; i < selected_detections_num; ++i) {
const int best_class = selected_detections[i].best_class;后面添加:

if (strcmp(names[best_class], "person") != 0)
		{
			continue;
		}

2.在347行: for (i = 0; i < selected_detections_num; ++i) {后面插入:

if (strcmp(names[selected_detections[i].best_class], "person") != 0)
			{
				continue;
			}

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