Ubuntu18.04 搭建YOLOV4环境

2024-04-26 02:58

本文主要是介绍Ubuntu18.04 搭建YOLOV4环境,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Darknet是一个轻型的深度学习和训练框架,从这一点上,它和tensorflow以及pytorch这种没有什么不同,特点在轻型二字,它主要对卷集神经网络进行了底层实现,并且主要用于YOLO的目标检测,特点主要有:

  1. C语言实现
  2. 没有依赖项,除了opencv进行视频和UVC摄像头处理
  3. 容易安装,可移植性好
  4. 支持CPU于GPU(CUDA)两种计算方式

下面开始实验。

下载代码,编译

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

 下载预训练权重:

 验证:

caozilong@caozilong-Vostro-3268:~/Workspace/yolo/darknet$ ./darknet detector test ./cfg/coco.data ./cfg/yolov4.cfg ./yolov4.weights data/dog.jpgGPU isn't used OpenCV isn't used - data augmentation will be slow 
mini_batch = 1, batch = 8, time_steps = 1, train = 0 layer   filters  size/strd(dil)      input                output0 conv     32       3 x 3/ 1    608 x 608 x   3 ->  608 x 608 x  32 0.639 BF1 conv     64       3 x 3/ 2    608 x 608 x  32 ->  304 x 304 x  64 3.407 BF2 conv     64       1 x 1/ 1    304 x 304 x  64 ->  304 x 304 x  64 0.757 BF3 route  1 		                           ->  304 x 304 x  64 4 conv     64       1 x 1/ 1    304 x 304 x  64 ->  304 x 304 x  64 0.757 BF5 conv     32       1 x 1/ 1    304 x 304 x  64 ->  304 x 304 x  32 0.379 BF6 conv     64       3 x 3/ 1    304 x 304 x  32 ->  304 x 304 x  64 3.407 BF7 Shortcut Layer: 4,  wt = 0, wn = 0, outputs: 304 x 304 x  64 0.006 BF8 conv     64       1 x 1/ 1    304 x 304 x  64 ->  304 x 304 x  64 0.757 BF9 route  8 2 	                           ->  304 x 304 x 128 10 conv     64       1 x 1/ 1    304 x 304 x 128 ->  304 x 304 x  64 1.514 BF11 conv    128       3 x 3/ 2    304 x 304 x  64 ->  152 x 152 x 128 3.407 BF12 conv     64       1 x 1/ 1    152 x 152 x 128 ->  152 x 152 x  64 0.379 BF13 route  11 		                           ->  152 x 152 x 128 14 conv     64       1 x 1/ 1    152 x 152 x 128 ->  152 x 152 x  64 0.379 BF15 conv     64       1 x 1/ 1    152 x 152 x  64 ->  152 x 152 x  64 0.189 BF16 conv     64       3 x 3/ 1    152 x 152 x  64 ->  152 x 152 x  64 1.703 BF17 Shortcut Layer: 14,  wt = 0, wn = 0, outputs: 152 x 152 x  64 0.001 BF18 conv     64       1 x 1/ 1    152 x 152 x  64 ->  152 x 152 x  64 0.189 BF19 conv     64       3 x 3/ 1    152 x 152 x  64 ->  152 x 152 x  64 1.703 BF20 Shortcut Layer: 17,  wt = 0, wn = 0, outputs: 152 x 152 x  64 0.001 BF21 conv     64       1 x 1/ 1    152 x 152 x  64 ->  152 x 152 x  64 0.189 BF22 route  21 12 	                           ->  152 x 152 x 128 23 conv    128       1 x 1/ 1    152 x 152 x 128 ->  152 x 152 x 128 0.757 BF24 conv    256       3 x 3/ 2    152 x 152 x 128 ->   76 x  76 x 256 3.407 BF25 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 256 ->   76 x  76 x 128 0.379 BF26 route  24 		                           ->   76 x  76 x 256 27 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 256 ->   76 x  76 x 128 0.379 BF28 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF29 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF30 Shortcut Layer: 27,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF31 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF32 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF33 Shortcut Layer: 30,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF34 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF35 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF36 Shortcut Layer: 33,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF37 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF38 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF39 Shortcut Layer: 36,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF40 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF41 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF42 Shortcut Layer: 39,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF43 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF44 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF45 Shortcut Layer: 42,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF46 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF47 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF48 Shortcut Layer: 45,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF49 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF50 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF51 Shortcut Layer: 48,  wt = 0, wn = 0, outputs

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http://www.chinasem.cn/article/936530

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