标签：yolov3 配置文件 weight cfg eg weights Ubuntu YOLOv3 darknet
（YOLO）是最新的实时物体检测系统。将单个神经网络应用于完整图像。该网络将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框由预测的概率加权，与基于分类器的系统相比，我们的模型具有多个优势。它在测试时查看整个图像，因此其预测由图像中的全局上下文提供。与像R-CNN这样的系统需要数千个单个图像的系统不同，它还可以通过单个网络评估来进行预测。
step 1：安装darknet
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make
step2：下载权重文件
将yolov3.weights放到darknet目录下
wegt方式下载：没外网就是龟速wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights百度网盘链接 ：
step3 检测是否正常工作
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
Darknet会打印出它检测到的对象，其置信度以及找到它们所花费的时间。我们没有使用Darknet进行编译，OpenCV因此无法直接显示检测结果。而是将它们保存在中predictions.png。您可以打开它以查看检测到的对象。在CPU上使用Darknet，每个图像大约需要6-12秒。如果使用GPU版本，它将更快。
step4 修改配置文件改成GPU版本
cd darknet
vim Makefile
将其设定为
GPU=1
CUDNN=1
OPENCV =1
保存后重新make:
make clean
make
由于我的显卡是mx150 所以cuda、cudnn就没有弄，单纯的用cpu跑的。遗憾啊！
data_cfg：数据配置文件，eg：cfg/voc.data
models_cfg：模型配置文件，eg：cfg/yolov3-voc.cfg
weights：权重配置文件，eg：weights/yolov3.weights
test_file：测试文件，eg：*/*/*/test.txt
-thresh：显示被检测物体中confidence大于等于 [-thresh] 的bounding-box，默认0.005
-out：输出文件名称，默认路径为results文件夹下，eg：-out "" //输出class_num个文件，文件名为class_name.txt；若不选择此选项，则默认输出文件名为comp4_det_test_"class_name".txt
-i/-gpu：指定单个gpu，默认为0，eg：-gpu 2
-gpus：指定多个gpu，默认为0，eg：-gpus 0,1,2
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标签：yolov3,配置文件,weight,cfg,eg,weights,Ubuntu,YOLOv3,darknet 来源： https://blog.csdn.net/qq_41722524/article/details/104084757
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