Darknet框架

介绍一个相对小众的深度学习框架——Darknet

Darknet深度学习框架是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。它安装速度快，易于安装，并支持CPU和GPU计算。

https://github.com/pjreddie/darknet

darknet深度学习框架源码分析：详细中文注释，涵盖框架原理与实现语法分析
https://github.com/hgpvision/darknet

为什么选择darknet？

相比于TensorFlow来说，darknet并没有那么强大，但这也成了darknet的优势：
1、darknet完全由C语言实现，没有任何依赖项，当然可以使用OpenCV，但只是用其来显示图片、为了更好的可视化；
2、darknet支持CPU（所以没有GPU也不用紧的）与GPU（CUDA/cuDNN，使用GPU当然更块更好了）；
3、正是因为其较为轻型，没有像TensorFlow那般强大的API，所以给我的感觉就是有另一种味道的灵活性，适合用来研究底层，可以更为方便的从底层对其进行改进与扩展；
4、darknet的实现与caffe的实现存在相似的地方，熟悉了darknet，相信对上手caffe有帮助；

结构：
1.cfg文件夹内是一些模型的架构，每个cfg文件类似与caffe的prototxt文件，通过该文件定义的整个模型的架构
2.data文件夹内放置了一些label文件，如coco9k的类别名等，和一些样例图（该文件夹主要为演示用，或者是直接训练coco等对应数据集时有用，如果要用自己的数据自行训练，该文件夹内的东西都不是我们需要的）
3.src文件夹内全是最底层的框架定义文件，所有层的定义等最基本的函数全部在该文件夹内，可以理解为该文件夹就是框架的源码；
4.examples文件夹是更为高层的一些函数，如检测函数，识别函数等，这些函数直接调用了底层的函数，我们经常使用的就是example中的函数；
5.include文件夹，顾名思义，存放头文件的地方；
6.python文件夹里是使用python对模型的调用方法，基本都在darknet.py中。当然，要实现python的调用，还需要用到darknet的动态库libdarknet.so，这个动态库稍后再介绍；
7.scripts文件夹中是一些脚本，如下载coco数据集，将voc格式的数据集转换为训练所需格式的脚本等
8.除了license文件，剩下的就是Makefile文件，如下图，在问价开头有一些选项，把你需要使用的选项设为1即可