https://blog.csdn.net/ukakasu/article/details/80020688
参考：https://github.com/AlexeyAB/darknet
一、安装
linux下安装
在darknet目录下执行make
windows下安装
安装vs2015（略）
安装opencv
https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/3.2.0/opencv-3.2.0-vc14.exe/download
安装到C:\opencv_3.0\opencv
安装cuda（可选）
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
安装到C盘
安装的时候，不要选择默认的推荐选项，而是选择自定义选项，在自定义后，driver不要安装，否则，cuda sdk不能安装成功，会报错；如果显卡驱动版本太低，需更新显卡驱动。
安装CUDNN（可选）
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
将压缩包中文件放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0对应目录下，cudnn的lib文件放到cuda的lib下，其他相同。
编译
MSVS 2015, CUDA 8.0 and OpenCV 3.0
打开build\darknet\darknet.sln
右键–属性
设置x64 及 Release
更改opencv位置
配置属性–》连接器–》常规–》附加库目录
右键–重新生成
C:\opencv_3.0\opencv\build\x64\vc14\bin目录下opencv_world320.dll、 opencv_ffmpeg320_64.dll拷贝到darknet.exe所在目录下。
MSVS 2015 and OpenCV 3.0
打开build\darknet\darknet_no_gpu.sln
右键–属性
设置x64 及 Release
更改opencv位置
配置属性–》连接器–》常规–》附加库目录
右键–重新生成
C:\opencv_3.0\opencv\build\x64\vc14\bin目录下opencv_world320.dll、 opencv_ffmpeg320_64.dll拷贝到darknet.exe所在目录下。
二、使用
下载训练好的权重文件
http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
放到darknet.exe所在目录下
yolo.cfg (194 MB COCO-model) - require 4 GB GPU-RAM: http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
yolo-voc.cfg (194 MB VOC-model) - require 4 GB GPU-RAM: http://pjreddie.com/media/files/yolo-voc.weights
tiny-yolo.cfg (60 MB COCO-model) - require 1 GB GPU-RAM: http://pjreddie.com/media/files/tiny-yolo.weights
tiny-yolo-voc.cfg (60 MB VOC-model) - require 1 GB GPU-RAM: http://pjreddie.com/media/files/tiny-yolo-voc.weights
yolo9000.cfg (186 MB Yolo9000-model) - require 4 GB GPU-RAM: http://pjreddie.com/media/files/yolo9000.weights
预测图片
darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights G:\666.jpg
预测视频
darknet_demo_coco.cmd
预测当前目录下的test.mp4，生成res.avi
实时手机摄像头预测
安装IP Webcam 或 Smart WebCam
darknet.exe detector demo data/coco.data yolo.cfg yolo.weights http://192.168.191.2:8080/video?dummy=param.mjpg -i 0