百度云盘darknet，yolov3.weights,opencv3.4.0,2014coco数据集所需相关下载项大合集

文件内容简介

配置darknet，使用yolov3，下载coco数据集的时候，许多下载项下载特别缓慢，且数据集比较庞大。特此统一收集了相关下载项供大家参考^ -^

百度云盘

https://pan.baidu.com/s/1xttGkdZ3zU9K2Y9MnwphKg
提取码：5kma

darknet文件（内含yolov3.weights文件）

文件尚未编译，根据自己需要修改makefile文件，然后直接make即可

opencv3.4.0 （内含ippicv文件）

Makefile选择了OpenCV的话，高版本的OpenCV会导致编译出现各种bug，所以请安装3.4.0版本的OpenCV，注！需要自行配置OpenCV环境。文件夹中同时提供ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723文件，编译时候需要下载这个文件，非常慢，注！这里需要自行百度如何修改编译时是读取本地文件而不是下载

2014年coco数据集

包括train，val，annotation三个压缩包，近20G

coco数据集中必要的下载项及使用流程

在darknet /scripts中有一个下载coco数据集的脚本文件get_coco_dataset.sh，放到darknet/data文件夹下，使用命令 bash get_coco_dataset.sh,运行
详细使用步骤：
1：由于该脚本先要git clone ，所以直接运行脚本，等待git clone的完成
2：脚本运行到
wget -c https://pjreddie.com/media/files/train2014.zip这一步时候关闭终端，把下载好的train2014和val2014压缩包解压进images文件夹

文件目录关系如上图，点开文件夹里面就应该是图片

3：把百度云盘中“coco脚本下载的文件”文件夹中的四个文件复制到coco目录中。最后再把脚本文件运行一遍直到结束（脚本检测到文件已经下载会直接跳到下一步）
annotation压缩包可解压到darknet/coco/annotations文件夹（可能train和val的annotation文件已经在里面了，根据实际需要使用）
最后的效果如下图