Jetson nano-Ubuntu18.04配置darknet环境-YOLOv4

一、配置darknet环境

YOLO官方网址：https://pjreddie.com/darknet/yolo/

YOLOv4项目地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet

下载darknet:

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

在darket文件夹下，修改Makefile文件：

cd darknet
gedit Makefile

GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=1
OPENCV=1

修改完Makefile之后，执行命令(在darket目录下)：

make

下载 yolov4.weights 权重文件(在darket目录下)：

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov4.weights
或者
链接：https://pan.baidu.com/s/16T8s4-SsjWuZSiS_J5TmHA 
提取码：6666 

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二、测试

1、图像测试

cd darknet
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -thresh 0.25 ./data/dog.jpg

注意：“./data/dog.jpg” 路径是darknet/date/dog.jpg

完成检测后，可以得到如下结果，说明配置成功。

2、视频测试

./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -ext_output data/test.mp4

注意：“data/test.mp4” 需要将test.mp4文件(.avi也可以)放到 darknet/date/ 目录下。不然会出现“Video-stream stopped!”错误

3、摄像头测试（外接USB摄像头）

/darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -c 0

4、使用 json 和 mjpeg 进行网络服务传输检测结果

./darknet detector demo ./cfg/coco.data ./cfg/yolov4.cfg ./yolov4.weights data/test.mp4 -json_port 8070 -mjpeg_port 8090 -ext_output