Yolo 9000的darknet实现

代码的github地址：https://github.com/philipperemy/yolo-9000
我是Ubuntu 16.04系统

1、拉取项目

git clone --recursive https://github.com/philipperemy/yolo-9000.git

因为我只能用http的地址，当然你可以跟github里面一样用git地址，结果都是一样的。默认拉取下来的项目名称是yolo9000

2、生成weight

cd yolo-9000cat yolo9000-weights/x* > yolo9000-weights/yolo9000.weights

3、设置环境变量
命令行输入：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

4、修改Makefile文件和编译darknet（这里我直接编译GPU版本）

cd darknetvim Makefile # 修改Makefile的前两行为GPU=1和CUDNN=1make # 编译

编译成功后会在yolo-9000/darknet/目录下生成一个可执行文件darknet，后面要用到。

5、测试图像
运行下面命令。

./darknet detector test cfg/combine9k.data cfg/yolo9000.cfg ../yolo9000-weights/yolo9000.weights data/dog.jpg

这里的darknet就是前面生成的可执行文件，/yolo9000.cfg保存的是网络结构，yolo9000.weights就是前面第2步生成的模型参数，dog.jpg是要测试的图像。
运行过程中会生成如下信息：在GPU上做的测试，时间为360ms（时间有点长啊，很奇怪）

最后生成测试结果图predictions.png放在yolo-9000/darknet/目录下，我这里也贴一下吧。