海思AI芯片（35xx）:验证daknet转caffe的yolov3模型是否正常（yolo层的实现）

相应的代码以及环境后续呈上

1. 下载

2. 修改CMakefile.txt文件

主要是修改caffe安装路径。

画框的位置需要修改，此处为我的caffe路径，根据自己的路径进行修改。

3. 编译

cd yolov3tocaffe_lecture
mkdir build
cmake ..
make -j4

4. 修改自己的参数后编译

(只需要修改三个文件。detectnet.cpp、yolo_layer.cpp、yolo_layer.h，分别对应：测试数据的路径，自己数据集计算出的anchor·的数值，类别数目以及anchor个数【anchor的个数一般不需要修改】)
**yolov2tocaffe_lecture/detectnet/detectnet.cpp**(用gedit打开很方便)

画红框的修改为自己的测试图片的文件即可
yolov2tocaffe_lecture/yolo_layer.cpp

yolov2tocaffe_lecture/yolo_layer.h

5. 修改完代码。重新编译

进入到build下

cd build
cmake ..
make clean
make -j4

编译成功的界面

6. 验证测试

进入到yolov3tocaffe_lecture/build/x86_64/bin下，测试的数据也是放在这个目录下的

cd /home/qif/smf/yolov3tocaffe_lecture/build/x86_64/bin  （*/home/qif/smf修改为自己的路径*）
sudo ./detectnet 0 ../../../model_convert/my_yolo3.prototxt ../../../model_convert/my_yolo3.caffemodel

结果展示：
本人训练的是四类，所以结果如图所示

7. 问题总结

问题1

问题分析：caffe路径不对，修改CMakeList.txt如下

问题2

解决方法：
第一种修改CMakeList.tx

第二种方法，创建软链接

问题3 caffe/blob.hpp:9:34: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: 没有那个文件或目录（问题搜索关键词）

解决方法：
转到caffe目录下, 运行以下代码:

protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=.
mkdir include/caffe/proto
mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto

参考

问题4：
运行./detectnet 0 …/…/…/model_convert/my_yolov3.prototxt …/…/…/model_convert/my_yolo3.caffemodel
报错如下：
【caffe】 Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error
解决方案：
在命令前加sudo
既
sudo ./detectnet 0 …/…/…/model_convert/my_yolov3.prototxt …/…/…/model_convert/my_yolo3.caffemodel

遇到其他的问题可以参考下
YOLOv3转换为caffe模型