Ubuntu下YOLOv3代碼運行
DO WHAT THE FUCK YOU WANT TO PUBLIC LICENSE Version 2, December 2004Copyright (C) 2004 Sam Hocevar <[email protected]>
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as the name is changed.DO WHAT THE FUCK YOU WANT TO PUBLIC LICENSETERMS AND CONDITIONS FOR COPYING, DISTRIBUTION AND MODIFICATION
- You just DO WHAT THE FUCK YOU WANT TO.
短短幾行字出現了三次“FUCK”，還出現在標題中。這是我第一次見到這樣的LICENSE文檔，估計是往github上推送時忘了刪除吧。
下面是我運行YOLOv3代碼的過程。
我的運行環境為：
- Ubuntu16.04LTS
- CUDA9.0
- cuDNN7.0.5
- AMD Ryzen 1600
- NVIDIA GTX1070
一. 使用CPU運行
這個比較簡單，在Ubuntu下載、編譯、運行非常方便，按照YOLO主頁給的提示執行就可以看到結果。
1. 下載
git clone https://github.com/pjreddie/darknet2. 編譯
cd darknet
make執行完命令可以看到生成了可執行文件darknet和庫文件libdarknet.a和libdarknet.so。在Ubuntu下使用makefile文件進行編譯非常方便，執行一個命即可，比在Windows安裝cygwin和GUI的CMake，使用CMake在界面方式編譯要簡單得多。
3. 下載預訓練的權重文件
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights在Ubuntu中下載速度很慢，要幾個小時。我打開了另一臺裝Windows的電腦，用下載神器迅雷幾分鐘就下完了，感謝國內下載完這個文件還開著電腦和迅雷的小夥伴們。然後將該文件拷貝至Ubuntu電腦上darknet目錄下。
4. 運行檢測器
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg這裏的“./darknet”表示當前目錄下的darknet，這點與Windows的命令行不同。運行完可看到下面的結果，並在darknet目錄下生成了檢測結果的jpg文件。
layer filters size input output
0 conv 32 3 x 3 / 1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 32 0.299 BFLOPs
1 conv 64 3 x 3 / 2 416 x 416 x 32 -> 208 x 208 x 64 1.595 BFLOPs
.......
105 conv 255 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 255 0.353 BFLOPs
106 detection
truth_thresh: Using default ‘1.000000‘
Loading weights from yolov3.weights...Done!
data/dog.jpg: Predicted in 0.029329 seconds.
dog: 99%
truck: 93%
bicycle: 99%
這幾步在我的電腦上執行順利，沒有出現問題。
二. 使用GPU運行
四個步驟相同，區別在於要修改Makefile文件。而且電腦要提前裝好CUDA和cuDNN，可參看
環境配置（近期實測）——Ubuntu16.04+CUDA9.0+tensorflow-gpu填坑記。 Makefile文件修改如下：
將
GPU=0
CUDNN=0
NVCC=nvcc改為
GPU=1
CUDNN=1
NVCC=/usr/local/cuda-9.0/bin/nvcc #即改為本機CUDA安裝地址修改完執行make提示：
include/darknet.h:16:23: fatal error: cudnn.h: 沒有那個文件或目錄
compilation terminated.
Makefile:89: recipe for target ‘obj/gemm.o‘ failed
make: *** [obj/gemm.o] Error 1
是因為缺乏頭文件cudnn.h，需要將其復制。由於需要管理員權限，我使用命令復制。
進入所在目錄～/下載/cuda/include（下載CUDA的默認位置，可能會有不同），運行：
sudo cp cudnn.h /usr/include然後再darknet目錄下執行make，提示
/usr/bin/ld: 找不到 -lcudnn
collect2: error: ld returned 1 exit status
Makefile:83: recipe for target ‘libdarknet.so‘ failed
make: *** [libdarknet.so] Error 1
這是因為缺少庫文件libcudnn.so，我使用命令復制。進入所在目錄～/下載/cuda/lib64（下載CUDA的默認位置，可能會有不同），打開終端，運行
sudo cp libcudnn.so /usr/local/cuda-9.0/lib64再在darknet目錄下執行make命令，可以看到，已生成可執行程序darkenet和庫libdarknet.o和libdarknet.so。剩余過程同上，最後也可以生成有方框標記概率的jpg文件。
Ubuntu下YOLOv3代碼運行