yolo-darknet在ubuntu下的GPU版本安装与测试
来源:互联网 发布:网络对人们生活的影响 编辑:程序博客网 时间:2024/06/11 07:22
原文参考地址:http://blog.csdn.net/samylee/article/details/51684856
注意:1、请严格按照我提供的安装顺序安装,即ubuntu-opencv2.4.10-darknet-cuda7.5-darknet-test
2、有些您复制的终端命令如果不能在终端运行,请注意英文全角半角问题,您可以将命令输入终端,无须复制粘贴命令
第一部分:Ubuntu14.04桌面版下载及安装
Ubuntu14.04桌面版下载地址:(链接:http://pan.baidu.com/s/1bnHkmy 密码:3o4m)
安装步骤:
1、制作u盘启动盘,工具UltraISO(下载地址:http://rj.baidu.com/soft/detail/11522.html?ald)、安装成功后运行,点击软件上的“继续试用”(适用可以满足要求)、按网上步骤制作(教程地址:http://jingyan.baidu.com/article/eb9f7b6d8536a8869364e813.html)。
2、u盘启动盘插入电脑usb1孔,运用电脑启动ctrl+F12里的bios设置为u盘启动。
3、进入安装界面,左边选择中文,右边点击安装(不是试装),联网时选择添加“安装这个第三方软件”(不良网就不用添加),点击继续,安装ubuntu点击现在安装,城市默认,键盘布局默认,输入名字和密码,点击继续,显示安装,安装后点击重启。
4、重启时等显示器黑屏u盘拔出(一定要拔出,不然会再次进入ubuntu安装界面),等待输入密码界面,最后输入密码,登录成功,出现界面。
第二部分:安装opencv2.4.10 (需要联网)
下载地址:http://download.csdn.net/detail/samylee/9467058
进入Ubuntu/2.4 目录, 给所有shell脚本加上可执行权限,即在终端输入命令:
chmod a+x *.sh
进入2.4目录,在终端输入:
sudo ./opencv2_4_10.sh
至此系统会编译并安装OpenCV2.4.10,整个过程大概半小时左右,请耐心等待。
第三部分:安装darknet
1、安装git
终端输入:sudo apt-get install git
2、安装darknet
在主文件下终端输入(即/home/***(您的服务器名字)这个目录):
git clone http://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
修改makefile文件:
开头部分令opencv=1,同时令NVCC = /usr/local/cuda-7.5/bin/nvcc后保存退出
终端输入:make -j16
第四部分:安装cuda7.5
cuda7.5下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads(下载顺序 Linux-*84_64-Ubuntu-14.04-deb(local)-Download(1.9GB))
安装步骤(过程需要联网):
下载好后拷贝到“主文件夹”下,即/home/***(您的服务器名字)这个目录,并用终端在此目录输入代码:
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb 等待完成;
sudo apt-get update 等待完成;
sudo apt-get install cuda等待完成。
第五部分:再次修改darknet
进入darknet文件夹修改makefile文件夹:
令开头cpu=1,保存退出
终端输入:
cd darknet
make -j16
至此darknet配置完成
第六部分:下载模型
下载yolo-tiny.weight模型,地址:http://pjreddie.com/darknet/yolo/,打开网页在A Tiny Model下点击here(172MB),即可下载
下载yolo-samaller.weight和yolo.weight模型类似
下载完成后均放在darknet目录下
第七部分:测试yolo-darknet
测试tiny模型,将/darknet/data/文件夹下的dog.jpg图片复制于darknet文件夹下
终端输入:
./darknet yolo test cfg/yolo-tiny.cfg yolo-tiny.weight
如果终端显示NO such file or directory
则在darknet目录的终端下输入:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
再在此目录下输入:
./darknet yolo test cfg/yolo-tiny.cfg yolo-tiny.weight
终端会出现Enter Image Path一行,在后面输入dog.jpg即可
显示结果为屏幕显示两张测试图片,一张为resized,一张为prediction,如后续图所示
至此测试部分结束,测试yolo-samaller.weight和yolo.weight模型类似操作,在此不做展示
resize图如下:
prediction图如下:
- yolo-darknet在ubuntu下的GPU版本安装与测试
- ubuntu下yolo-darknet配置安装与测试
- yolo-darknet配置安装与测试
- yolo-darknet配置安装与测试
- yolo-darknet配置安装与测试
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- 【YOLO】darknet安装与测试,服务器,CUDA
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