继yolo-darknet后，又一个SSD的配置教程，希望可以帮助大家。

有目共睹的是，yolo训练数据优点明显，训练检测速度超快，功能超强。因网上关于yolo训练自己数据的博客几乎没有，所以我就yolo训练自己数据做一具体操作流程，希望可以帮助大家，让大家对yolo不再陌生。注意：1、请根据我的博客将yolo安装和测试，博客地址：http://blog.csdn.net/samylee/article/details/516848562、请严格按照我博客的顺序做下去第

文章目录一、Darknet简介二、专栏介绍三、性能比较四、检测效果五、推荐学习资料一、Darknet简介Darknet是一个用C语言和CUDA编写的开源神经网络框架，它运行快，易于安装。早期，深度学习框架还在萌芽之际，作者为了实现其在目标检测领域的想法，自行创建了darknet深度学习框架来实现YOLO算法。在之后的官方改进版本YOLOv2、v3、v4也均采用的是darknet框架进行实现的。Da

转自：http://blog.csdn.net/Jinlong_Xu/article/details/75577007准备训练数据使用darknet训练自己的YOLO模型需要将数据转成darknet需要的格式，每张图片对应一个.txt的label文件，文件格式如下：object-class是类的索引，后面的4个值都是相对于整张图片的比例。x是ROI中心的x坐标，y是ROI中心的y坐标，width是

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YOLO:是实现实时物体检测的系统，Darknet是基于YOLO的框架1.https://www.jianshu.com/p/813342202837darknet非常容易安装，它只有２个可选择的依赖：Opencv:能支持更多格式的图像，并且得到实时的显示GPU:利用GPU计算，能大大提升YOLO的识别帧率，画面更加流畅安装这两个依赖都必须要先安装基础版yolo2.https://blog.csd

文章目录一、darknet编译1、下载源码2、初步编译3、系统及版本控制4、更改Makefile5、重新编译二、目标检测测试1、测试yolov42、测试yolov4-tiny三、踩坑记录一、darknet编译1、下载源码联网状态下，克隆代码：gitclonehttps://github.com/pjreddie/darknet.git如果克隆比较慢，也可以选择手动下载。源码下载地址：https:/

本文根据TVM官方文档CompileYOLO-V2andYOLO-V3inDarkNetModels提供的例程实现了在TVM上部署YOLO-DarkNet，并对使用TVM进行优化的效果进行了性能测试及对比

文章目录一、Python批量修改图片文件名和xml文件信息二、python获取图像名称保存成一个txt文件三、xml格式的label转换为yolo-darknet版的label一、Python批量修改图片文件名和

YOLO训练自己的数据集YOLO-darknet训练自己的数据【Darknet】【yolov2】训练自己数据集的一些心得----VOC格式YOLO模型训练可视化训练过程中的中间参数项目开源代码：LargeImageDetect-yolo-windows

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1.Yolo-Darknet介绍YOLO是基于深度学习方法的端到端实时目标检测系统，目前有三个版本，Yolo-v1，Yolo-9000，Yolo-v2。Darknet是Yolo的实现，但Darknet不仅包含Yolo的实现，还包括其它内容。2.Darknet安装安装过程如下：#代码下载gitclonehttps://github.com/pjreddie/darknet.git#修改Makefil

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系统版本：Ubuntu16.04显卡：GTX1070翻译+整理地址:https://pjreddie.com/darknet/install/YOLO:是实现实时物体检测的系统，Darknet是基于YOLO的框架darknet非常容易安装，它只有２个可选择的依赖：Opencv:能支持更多格式的图像，并且得到实时的显示GPU:利用GPU计算，能大大提升YOLO的识别帧率，画面更加流畅安装这两个依赖都

完成上篇博客semanticsegmentation的任务之后，一方面继续研究对其精度及性能的提升，另一方面着手处理更加复杂，算法与语义分割也不尽相同的实例分割instancesegmentation。由于作者已经给出了源码，话不多说，直接开始上代码，由于算法的复杂性，可能有的地方说的不详细或者不对的，欢迎找我讨论。Embedding降维在了解实例分割代码之前，首先需要掌握一种非常重要的降维方式：

YOLO（http://pjreddie.com/darknet/yolo/）是自己实现的框架darknet，并不是基于caffe，虽然Github上有基于caffe的实现。YOLO的编译很快，tinyYOLO的速度确实也非常高，不过准确度是真的低。记录一下YOLO利用摄像头获取图像并进行目标检测的过程：首先去github下载darknet（https://github.com/pjreddie/

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有目共睹的是，yolo训练数据优点明显，训练检测速度超快，功能超强。因网上关于yolo训练自己数据的博客几乎没有，所以我就yolo训练自己数据做一具体操作流程，希望可以帮助大家，让大家对yolo不再陌生。若不能训练成功，请与我联系，邮箱：[email protected]注意：1、请根据我的博客将yolo安装和测试，博客地址：http://blog.csdn.net/samylee/article/de

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