新手速学 Darknet 训练 YOLO

1. 环境准备

要训练 YOLO，您需要准备以下环境：

• Ubuntu 16.04 或更高版本
• NVIDIA 显卡（推荐）
• CUDA 10.0 或更高版本
• cuDNN 7.6.5 或更高版本
• Python 3.6 或更高版本

2. 安装 Darknet

1. 克隆 Darknet 仓库：

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

2. 进入 Darknet 目录：

cd darknet

3. 安装依赖项：

sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv libhdf5-dev libjasper-dev libpthread-stubs0-dev libatlas-base-dev

4. 编译 Darknet：

make

3. 训练 YOLO

1. 下载 YOLO 预训练权重：

wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74

2. 将权重文件移动到 Darknet 目录：

mv darknet53.conv.74 cfg/

3. 准备训练数据：

您需要准备自己的训练数据，格式为 PASCAL VOC。您可以从网上下载或自己创建。

4. 创建训练配置文件：

nano cfg/yolov3.cfg

在文件中找到以下行：

batch=64
subdivisions=16

并将它们改为：

batch=16
subdivisions=8

5. 开始训练：

./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg darknet53.conv.74

4. 测试 YOLO

训练完成后，您可以测试 YOLO 的性能。

1. 下载测试图像：

wget https://pjreddie.com/media/files/dog.jpg

2. 运行 YOLO：

./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights dog.jpg

您将看到检测结果显示在控制台中。

5. 部署 YOLO

训练并测试 YOLO 后，您可以将其部署到生产环境。您可以使用以下命令将 YOLO 部署为 Web 服务：

./darknet server cfg/yolov3.cfg yolov3.weights 8080

现在，您就可以通过浏览器访问 YOLO Web 服务并检测图像中的对象了。

结束语

这就是使用 Darknet 训练 YOLO 的快速上手指南。如果您有任何问题，请随时留言。希望本指南对您有所帮助！