1—YOLO2：环境搭建

http://my.csdn.net/qq_28833741

http://blog.csdn.net/qq_28833741/article/details/53505100

官网：https://pjreddie.com/darknet/

http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/53589282
http://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/61922405

1下载daknet

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

2修改Makefile文件并编译make


（1）修改成GPU模式训练：
【注解】先安装CUDA+CUDNN，再编译opencv2410之后，修改下面MakeFile文件，修改见下：
   GPU,cudnn,opencv设为1
   NVCC = /usr/local/cuda-7.5/bin/nvcc　（这里的路径是你cuda的nvcc的路径）
   （注：若GPU性能较低，请修改GPU计算能力，将52改为35或20）编译，cd darknet    make -j8
===========================================（2）修改成CPU模式训练：
    vim Makefile
    修改：GPU=0  OPENCV=1  编译，cd darknet    make -j8等待编译的完成。编译完成后可以测试一下安装是否成功。

3下载.weight文件测试是否可以跑demo

    wget http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
//还可以下载很多Medol的.cfg和.weight文件

4测试：这里测试的命令是v2版本的

./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg

./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/horses.jpg

    注解：跑demo成功，上面表示YOLO搭建环境成功。

https://pjreddie.com/darknet/
预训练模型：https://pjreddie.com/darknet/imagenet/

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