YOLO：3 步轻松搞定实时目标检测安装与运行指南

简介

YOLO（You Only Look Once）是一款实时目标检测系统，能够快速而准确地检测图像和视频中的物体。YOLO 使用深度学习算法来训练模型，使其能够识别不同的物体。YOLO 是一个非常受欢迎的目标检测系统，因为它速度快、准确性高，并且易于使用。

先决条件

在安装 YOLO 之前，您需要确保您的计算机满足以下先决条件：

• 操作系统： Ubuntu 16.04 或更高版本
• Python： Python 3.5 或更高版本
• PyTorch： PyTorch 1.0 或更高版本
• CUDA： CUDA 9.0 或更高版本
• NVIDIA GPU： 具有至少 4GB 显存的 NVIDIA GPU

如果您不确定您的计算机是否满足这些先决条件，请参阅 YOLO 官方网站上的系统要求。

安装 YOLO

1. 克隆 YOLO GitHub 仓库：

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

2. 进入 YOLO 目录：

cd darknet

3. 安装依赖项：

sudo apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

4. 编译 YOLO：

make

5. 安装 YOLO：

sudo make install

运行 YOLO

1. 下载预训练的 YOLO 模型：

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

2. 将预训练的 YOLO 模型复制到 YOLO 目录：

cp yolov3.weights /usr/local/share/darknet/

3. 运行 YOLO：

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

这将使用预训练的 YOLO 模型来检测图像 data/dog.jpg 中的物体。检测结果将显示在图像上。

结语

现在您已经成功地安装并运行了 YOLO。您可以使用 YOLO 来检测图像和视频中的物体。您还可以使用 YOLO 来训练您自己的目标检测模型。

我希望本教程对您有所帮助。如果您有任何问题，请随时给我留言。