深度学习笔记——Yolo-v4编译，简单使用

参考：https://github.com/AlexeyAB/darknet

System: Ubuntu16.04

Cmake: cmake3.17.1

cuda: cuda9.0 + cudnn7.6.5

没有安装ZED

如果没有实验环境，可以参考这篇文章https://blog.csdn.net/king_700/article/details/105752886，安装其中的nvidia驱动，cuda和cudnn就行

cmake安装，请参考这篇https://blog.csdn.net/king_700/article/details/105752062

现在正是开始

先clone源代码，在你的工作目录下，比如~/work/

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

cd darknet

make build-release

cd build-release

cmake ..

make -j6

make install     # 这一步可以不用，可以直接在darknet下运行

编译完成，现在下载 yolov4.weights

下载以后，放在darknet下就行

准备一张图片，放在darknet下image.jpg

运行下面一行命令

./build-release/darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -ext_output image.jpg

运行结束后，在darknet下产生一张图片predictions.jpg

对比如下