之前在基于yolov2完成了三类物体的训练：office_chair,high_chair,people
想着可以试着放到小车上跑了，但是硬件实在太差了，单目相机的像素实在太低，根本识别不出来，无奈我只能用自己的笔记本试验一下（换成kinect之后清楚了很多，但是目前还是小车没识别出来，我也不知道为啥，自己电脑也装的是同一个镜像）。
已经有很多人写好了Darknet_ros，可以拿过来直接用,改改就好。
我总结了一下，主要修改的地方如下：
config中的ros.yaml，这个yolo_ros节点订阅了/camera/image话题作为输入（我改成了camera_node/image_raw)，发布三个话题作为输出，分别是：
/darknet_ros/found_object 物体类别名称。
/darknet_ros/bounding_boxes 框信息。
/darknet_ros/detection_image 检测结果图片。
yolo_network_config中修改cfg和weights,cfg放自己训练的网络结构，weights可以用网上下载的权重，也可以用自己训练之后的权重，我用的是自己训练好的
yoloobjectdetector.c文件要进行响应的修改
贴一下我参考过的几篇文章：
https://blog.csdn.net/mxdsdo09/article/details/86623642
https://blog.csdn.net/mxdsdo09/article/details/86623642
https://blog.csdn.net/weixin_40003920/article/details/79547000
