ros关于物体识别Pre-Trained Model（darknet深度学习框架）

ros关于物体识别Pre-Trained Model(darknet深度学习框架)

笔者配置环境
Ubuntu18.04
ros-melodic
首先说一下darknet，他是一个开源的简易的深度学习框架，易学习，易安装。

1.下载并安装依赖包

首先下载依赖包

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

cd darknet

make

2.下载pre-trained文件

接下来需要下载pre-trained文件 237M run:

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

注释：也可以直接打开代码后边链接进行下载，如果下载较慢或者经常下载失败的话，可以从我的博客下载，
下载链接：
https://download.csdn.net/download/weixin_45839124/12551864
下载后放到darknet文件夹下
若从我博客下载，需要将文件解压后里边的文件放到darknet文件夹下，注意是文件，不是整个文件夹。

3.测试代码

然后运行代码：

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

./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

每次识别data中的图片后图片都会刷新在darknet。

注意事项：

1.图片可以识别不同多种多样的，不一定是下载文件夹中图片。
2.识别前的图片是在data文件目录下，每一次识别后生成predictions是在darknet文件目录下。
3.识别图片的格式不只是jpg，可以是jpeg等。

参考链接：

ros关于物体识别：https://blog.csdn.net/wajsy/article/details/80304502

https://pjreddie.com/darknet/yolo/
darknet官网

Darknet YOLO v3 入门指南

Darknet概述

Darknet框架与YOLO模型学习
这个链接整理的较好，可以看一下。