yolov3学习笔记-yolov3(CPU_GPU)安装

1.YOLOV3——CPU安装

安装环境:Mac+liunx+opencv2.7
1)克隆darknet

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

2)编译项目

cd darknet
make

3)修改Makefile文件

GPU=0
CUDNN=0
OPENCV=1

只修改opencv=1;
如果没有装opencv;先执行:pip install opencv-python

4)下载预训练权重文件

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

5)测试

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

6)安装成功
yolov3学习笔记-yolov3(CPU_GPU)安装_第1张图片
yolov3学习笔记-yolov3(CPU_GPU)安装_第2张图片
7)结果保存在darknet目录下predictions.jpg
yolov3学习笔记-yolov3(CPU_GPU)安装_第3张图片

2.YOLOV3——GPU安装

安装环境:ubantu16.4+GPU+CUDA+CUDNN+opencv3.x(版本可自行选择,建议不要选择最新的,不然容易出现版本不匹配)

按CPU安装步骤,需修改第三步
3)如果机器有使用GPU加速的环境,以及安装OPENCV了,需要做一下修改

gedit Makefile

或者vi Makefile

使用gedit打开编译文件,将文件前几行中,对应的GPU、CUDNN、OPENCV由0变为1;

GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1

同时修改Makefile中NVCC的路径:

NVCC=/usr/local/cuda/cuda/bin/nvcc

   -->NVCC=/usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc(这里nvcc所在位置注意修改成自己的)

检测结果:
yolov3学习笔记-yolov3(CPU_GPU)安装_第4张图片

3.CPU和GPU时间对比

CPU和GPU时间分别为:29.73s和0.038s;对比可见GPU速度比cpu快了很多,更符合现实场景下实时性的要求。

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