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linux下配置运行yolov4!亲测有效!

2020-04-27 12:01:40  阅读:118  来源: 互联网

标签:yolov4 opencv darknet batch 编译 https linux 亲测


 

 

基本环境:cuda=10.0,cudnn>=7.0, opencv>=2.4

(cuda,cudnn多版本安装及使用,参考:https://blog.csdn.net/ly_twt/article/details/104905417)

一、下载yolov4

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

二、编译

# cd到darknet目录下
make
或者 make -j8

编译过程中可能会出现以下错误:

error: ‘for’ loop initial declarations are only allowed in C99 or C11 mode

Makefile:162: recipe for target 'obj/network.o' failed

原因:

这是因为gcc是基于c89标准,不能直接在for循环中初始化增量。而C99标准可以在for循环内定义变量。

解决方法:

打开darknet/src/network.c,使用Ctrl+F搜索network_predict_batch函数,找到函数中的for循环:

将for循环中int batch=0改成batch=0,并在for循环前加上int batch;如图:

三、测试

./darknet

若出现下图,则说明编译成功:

四、下载yolov4权重文件

(需要外网)https://drive.google.com/open?id=1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT

(也可以私聊我取权重文件)

下载好后,将yolov3.weights复制到darknet目录下。

五、测试实例

./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg

执行结束后,会在darknet目录下生成一幅图片,即为检测结果。

yolov3检测效果:

yolov4检测效果:(秀的一批)

 

 

***************************补充******************************

如果你想使用gpu,cudnn,opencv等,那就需要在编译前修改Makefile中的相关配置。如果没有没有修改,已经编译完了,再想修改,就在darknet目录下,进行make clean。然后修改Makefile配置文件,再次进行编译即可。

(注:只有使用了opencv才可以在检测完成时出现检测图片,如果没有使用opencv,检测结果是不会自动弹出的。)

 

六、训练

训练以及测试马上更新。。。。。。

训练测试已更新:https://blog.csdn.net/ly_twt/article/details/105761312

标签:yolov4,opencv,darknet,batch,编译,https,linux,亲测
来源: https://blog.csdn.net/ly_twt/article/details/105748280

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