mac/linux系统中YOLOv3环境搭建与测试(cpu)

一、darknet下载

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

二、编译

cd darknet
make

三、下载训练模型权重,用于测试

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

四、测试

4.1 测试单张图片1(常用)

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/person.jpg
open predictions.jpg

在这里插入图片描述

4.2 测试单张图片2

./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfg ./svt/backup/yolo-voc_final.weights

说明:执行此命令,会提示输入图片路径

4.3 批量测试,生成准确率和位置

./darknet detector valid cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfg backup/yolo-voc_final.weights

说明:执行此命令,会在result文件夹下输出每个图片检测的准确率和位置的txt文件。
在这里插入图片描述

4.4 批量测试图片,和视频转换

参考 yolov3批量测试图片

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转载自blog.csdn.net/duzhongqiang/article/details/113656250
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