python怎么写lnx_如何在PYTHON程式中使用YOLO

Darknet是一套由C語言編寫、專為了YOLO而量身打造的framework，我們在訓練YOLO或預測時，可透過其darknet主程式搭配不同參數以指令模式進行如下的操作：

訓練：

darknet detector train cfg/obj.data cfg/yolov3-tiny.cfg darknet53.conv.74

測試：

darknet detector test cfg.mis/obj.data cfg.mis/tiny-yolo.cfg tiny-yolo.weights images/

若想要透過Python去操控或整合YOLO，雖然官方在python目錄下有提供一個predict image用途的darknet.py，但使用並不方便且功能僅針對圖片的物件偵測，因此，若想要在python程式中整合YOLO，建議使用其它第三方或有心人提供的程式或套件。

個人目前在Python程式中使用YOLO模型的作法有兩種，YOLO3-4-Py以及OpenCV DNN，前者支援GPU可充分發揮GPU的效率，但在純CPU環境下則非常緩慢。後者直接整合於OpenCV方便使用，可惜跟OpenCV一樣尚不支援GPU，不過在純CPU的執行效率倒是比YOLO3-4-Py在CPU上要好很多。因此，如果您有GPU的話，建議選擇YOLO3-4-Py，沒有的話就建議有支援YOLOV3的OpenCV 3.4.3以上版本。

具体教程：

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