1.在Windows下的配置(无GPU)+opencv3.2.0+VS2015
具体操作参考入下连接
https://blog.csdn.net/baidu_36669549/article/details/79798587
- AlexeyAB/darknet下载zip文件,解压
- 进入D:\darknet-master\darknet-master\build\darknet,点击darknet_no_gpu.sln
- 选择Release ×64,开始调试
- 进入D:\darknet-master\darknet-master\build\darknet\x64中找到了darknet_no_gpu.exe重命名成为darknet.exe
- 下载yolo3.weights,拷贝到D:\darknet-master\darknet-master\build\darknet\x64中
图片文件检测
- .找到darknet_yolo_v3.cmd,双击运行
视频文件检测
- 找一个微信小视频,拷贝到D:\darknet-master\darknet-master\build\darknet\x64中重命名为test.mp4
- 找到darknet_yolo_v3_video.cmd双击运行
总结:.
1.超级卡,大概0.2fbs
2. yolov3是物体检测,但我们只想要人,所以进行如下操作
2. yolov3 修改 只识别图片中的一类
说明:本修改为算法识别所有类别后只输出person类。当然也可以自己重新训练,使之只识别person
具体参考 :https://blog.csdn.net/limbos/article/details/81949591
- 修改文件:darknet-master\src\image.c
- 修改函数:draw_detections_v3
1.在318行: for (i = 0; i < selected_detections_num; ++i) {
const int best_class = selected_detections[i].best_class;后面添加:
if (strcmp(names[best_class], "person") != 0)
{
continue;
}
2.在347行: for (i = 0; i < selected_detections_num; ++i) {后面插入:
if (strcmp(names[selected_detections[i].best_class], "person") != 0)
{
continue;
}