windows版的darknet安裝和使用（深度學習中目標檢測框架）

1、系統環境

1. windows: win7 x64 ultimate
2. cpu: i5 5257u
3. gpu: 940M
4. cuda: 9.0
5. note: 系統環境對darknet的安裝和使用影響不大，只要是windows系統都可以適用，需要注意cuda版本

2、darknet安裝

2.1、下載地址(github上的源碼)

github上的源碼，需要自行編譯。鏈接: https://github.com/pjreddie/darknet
已經編譯過的darknet源碼下載地址。鏈接: https://pan.baidu.com/s/15gsbnEKzJVgyfRX9nlzOxw 提取碼: 2emz

2.2、安裝步驟

1. 工具安裝
   1.1 安裝VS2015 update3，用來進行編譯
   1.2 安裝cuda9.0(可選)
   1.3 安裝cudnn(可選，若安裝了cuda，則建議安裝相應版本的cudnn)
   1.4 ps: 以上軟件的安裝教程見該鏈接前半部分https://blog.csdn.net/u011609063/article/details/84188942
2. darknet編譯
   2.1 將下載的darknet解壓縮，我的是在d盤根目錄下，若是下載了已編譯的版本則無需進行以下步驟
   
   2.2 進入D:\darknet-master\build\darknet目錄下，雙擊darknet.vcxproj，使用nodepad++打開
   
   搜索cuda，將9.0改爲自己已經安裝的cuda版本，共兩處。GitHub源碼上是10.0，我的是9.0，這個請對應你們自己的cuda版本。修改位置大概在55行和291行。
   
   
   2.3 進入D:\darknet-master\build\darknet目錄下，雙擊darknet.sln
   
   注意修改爲Release, x64，如圖。右擊darknet，點擊build或生成。
   
   2.4 若在D:\darknet-master\build\darknet\x64下生成了darknet.exe，則編譯成功，否則請對vs命令行中錯進行修改或者評論提問。

3、darknet使用

打開命令行，定位到darknet.exe所在目錄，我的是D:\darknet-master\build\darknet\x64，運行以下命令。
說明：

1. test表示對圖片進行檢測和識別，demo表示對視頻進行檢測是和識別。
2. -i int_number表示使用第(int_number + 1)個gpu進行計算，例如-i 0表示使用第一個gpu進行計算
3. -thresh thresh_value表示當thresh>=thresh_value時檢測成功。thresh_value∈[0, 1]
4. []表示可選。
5. -out_filename output_path_and_name表示將結果保存

3.1、圖片的檢測與識別

通用模板：
darknet.exe detector test data_file_path_and_file cfg_file_path_and_name weights_file_path_and_name
[-i int_number] [-thresh thresh_value] photo_path_and_name [-ext_output]

example: 
darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25 data/dog.jpg -ext_output
或
darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

執行了之後會在darknet.exe的同目錄下生成preditions.jpg文件，這個表示檢測結果。

3.2、視頻的檢測與識別

視頻檢測：

通用模板：
darknet.exe detector demo data_file_path_and_name cfg_file_path_and_name weights_file_path_and_name 
video_name_path_and_file [-i int_number] [-out_filename output_path_and_name]

不保存視頻：

example: 
darknet.exe detector demo data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/test.mp4 -i 0
這個不會生成結果，若安裝了opencv則可以直接看到結果，否則的話會沒有反應

保存視頻：

example: 
darknet.exe detector demo data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/test.mp4 -i 0 -out_filename res.MP4

寫博客不易，轉載請註明出處。