win10+yolov3+tensorflow-gpu+cuda10.0的demo运行

已经安装好tensorflow-gpu 1.13.1版本,cudnn7.4.1,cuda10.0,keras2.3.1版本
下载yolo工程:
https://github.com/CAUlearner/YOLOv3
下载yolo权重:
https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
(权重放到工程项目文件里面)
先cd到项目目录
在这里插入图片描述
在prompt里面进行权重文件转换:

python yad2k.py cfg\yolo.cfg yolov3.weights data\yolo.h5

然后data文件夹里面就会出现yolo.h5文件
如果出现错误

cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

那么请参考:https://blog.csdn.net/u010513327/article/details/81124110
运行demo.py

如图所示:win10+yolov3+tensorflow-gpu+cuda10.0的demo运行_第1张图片
yolo得到的是种类,分数,和框的(x,y,w,h)

在images的res里面会产生识别出来并已经标上的分类结果图:
win10+yolov3+tensorflow-gpu+cuda10.0的demo运行_第2张图片win10+yolov3+tensorflow-gpu+cuda10.0的demo运行_第3张图片
win10+yolov3+tensorflow-gpu+cuda10.0的demo运行_第4张图片
参考:https://blog.csdn.net/weixin_43955530/article/details/97392490?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522158414594519724835822484%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130056874…%2522%257D&request_id=158414594519724835822484&biz_id=0&utm_source=distribute.pc_search_result.none-task

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