古典的なカタログの深い学習ネットワークモデルの開発の歴史に戻ります
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このセクションでは、構造及び特性は精巧ダークネットやモデルの精度及び
II。ネットワーククラシック（クラシック・ネットワーク）
9.ダークネット
（1）それをtensorflowと比較して、ダークネットはそう誇張されていないが、それはダークネット上の利点となっています。
。①ダークネット全体がC言語（オープンニューラルネットワークCUDAのCフレームと書かれた）によって、およびNO依存性がない、OpenCVのはもちろん使用され、その画像は、より良好な視覚化のために表示される少なくとも有します。
②。ダークネットのサポートCPU（なしGPUので問題ではない、CUDA / cudnn使用GPUを搭載した、もちろん、もちろんより速く、より良いです）。
③。ダークネット速いインストールスピード、簡単にインストールします。
tensorflowは非常に強力なAPIであるように④。ダークネットは、軽量アーキテクチャである、彼らが改善し、下から延長するために、より便利にすることができ、より柔軟かつ根本的に勉強するのに適していません。
⑤。カフェを始めるために実現し、ダークネットのカフェ同様の場所の実装、ダークネットに精通し、ヘルプがあります。
（2）ダークネットアーキテクチャ：
①。CFGフォルダには、いくつかのモデルのアーキテクチャ、ファイルを介して、モデル全体の構造を定義prototxtカフェのファイルに似各cfgファイルです。
あなたがあなた自身を使用している場合、②。Dataフォルダのラベルは、そのようなCOCO 9Kカテゴリ名などのように、いくつかの書類を置き、そしてとき（プレゼンテーションチャートのメインフォルダ、または直接訓練といくつかのサンプルチャートのための有用なデータ・セットを、対応する他のCOCOトレーニングのためのデータ、フォルダが必要とされていないことを何か）。
フルボトムフレーム定義ファイルは、フォルダ内の他のすべての基本的な機能の全ての層を定義フォルダ③。SRC、フォルダは、フレームのソースことを理解すべきです。
④。このようなチェック機能、識別およびその他の機能などのより高レベルの機能の一部を、あるフォルダとして、これらの機能は、基礎となるの関数として直接呼び出されます。
⑤。ファイル、名前が示している、ヘッダファイルを格納する場所を含めます
⑥。呼び出し方法モデルにパイソンを使用して、フォルダのPython、また、あなたが動的ライブラリを使用する必要がlibdarknet.soダークネット
⑦。そのようなダウンロードCOCOデータセット、データセットのVOCフォーマット変換スクリプトなどのスクリプトフォルダにスクリプトは、上で必要な形式などを訓練します。
⑧。ライセンスファイルに加えて、残りはMakefileのです。
（3）darknet19ネットワーク説明：
（4）darknet53ネットワーク説明：
（5）YOLO-V3 darknet53モデルのネットワークの説明：
10.各モデルの精度及び 
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