Ubuntu16.04配置Darknet实现YOLO

介绍：

Darknet：开源的网络框架
YOLO：实时的目标检测系统，网络包括24个卷积层，2个全连接层。其中，卷积层用来提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别概率值。

一. 安装OpenCV

我安装的版本是opencv3.1.0 官网链接：https://opencv.org/ ，自行下载，下载完成以后解压到home目录下

1.安装依赖项
sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

sudo apt-get install checkinstall yasm libtiff5-dev libjpeg-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev libxine2-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libv4l-dev python-dev python-numpy libtbb-dev libqt4-dev libgtk2.0-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev x264 v4l-utils libeigen3-dev

2.安装opencv
cd opencv
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

cmake完成以后在build目录下开始make：
make -j8
注：-j8表示八核运算，根据电脑配置自行选择。

make完成以后，开始安装：
sudo make install

二.安装CUDA

cuda是nvidia的编程语言平台，想使用GPU就必须安装cuda。
我安装的版本是 CUDA Toolkit 8.0
官网链接：https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download
要先注册才能下载，注意：下载的是cuda8.0的runfile（local）文件
下载完cuda8.0后，进入存放文件的文件夹，执行如下语句，运行runfile文件：
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
注意：执行后会有一系列提示让你确认，有个选择是询问是否安装NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26，如果已经安装了显卡驱动的话这里要选择否。其余的都直接默认或者选择是即可。
安装成功以后会显示如下界面：

安装完毕后，要配置环境变量：
用gedit打开 ~/.bashrc文件,输入如下命令：
sudo gedit ~/.bashrc
将以下内容写入到~/.bashrc尾部：
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/binPATH:+:$PATHexportLDLIBRARYPATH=/usr/local/cuda−8.0/lib64{LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
如下图所示：

可以测试一下cuda的Samples：
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
sudo ./deviceQuery

三.配置darknet

1.下载darknet
git clone http://github.com/pjreddie/darknet.git

2.进入darknet文件夹，打开Makefile文件,按如下修改：
将开头的OPENCV=0修改为=1，
GPU=0修改为=1，
NVCC= /usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc

修改完成以后在darknet目录下开始编译：
make -j8

四.测试

1.下载YOLO预训练好的模型：
下载地址：https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights，
注：我在darknet目录下新建了weights文件夹，保存该weights文件。

2.单幅图像测试
在darknet下输入
./darknet detect cfg/yolo.cfg weights/yolo.weights data/dog.jpg
此时会报错，提示找不到opencv库，如下图所示：

解决办法：
① 在etc目录下找到ld.so.conf文件
sudo gedit /etc/ld.so.conf
在文件中加上一行 /usr/loacal/lib（其实就是opencv的安装路径）

再运行sudo ldconfig,

② 修改bash.bashrc文件，sudo gedit /etc/bash.bashrc
在文件末尾加入：
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH

然后输入命令：source /etc/bash.bashrc
就可以正常运行了。

测试结果：

3.实时视频测试
输入命令：
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolo.cfg weights/tiny-yolo-voc.weights

注：darknet目录下的cfg文件夹存放的是一些网络模型的配置文件，其中配置文件coco.data和yolo.cfg文件就存放在该文件夹下，下载好的权重文件存放在weights文件夹。

参考博客：http://blog.csdn.net/hrsstudy/article/details/60876451
官网链接： https://pjreddie.com/darknet/yolo/