YOLO下載與安裝

Linux系統中，一次執行下列命令即可安裝

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

注意
若使GPU和opencv, 需要預先配置cuda ,cudnn和opencv, 然後將makefile檔案中做出如下改變後，’ make ’

OPENCV=1
GPU=1
CUDNN=1

檢測

首先下載與模型相對應的預訓練模型
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
然後在darknet根目錄下，執行如下命令
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

訓練

VOC資料庫

• 下載voc
  wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_11-May-2012.tar wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtest_06-Nov-2007.tar tar xf VOCtrainval_11-May-2012.tar tar xf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar tar xf VOCtest_06-Nov-2007.tar
• 生成label
  在script資料夾下執行
  wget https://pjreddie.com/media/files/voc_label.py python voc_label.py
  建立訓練資料集

cat 2007_train.txt 2007_val.txt 2012_*.txt > train.txt

• 修改cfg/voc.data檔案
  ` 1 classes= 20
  2 train = /train.txt
  3 valid = 2007_test.txt
  4 names = data/voc.names
  5 backup = backup
• 下載預訓練的模型
  wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74
• 最終訓練

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74