YOLO V3检测模型环境构建YOLO V3简介：
速度和精度最平衡的目标检测网络融合了许多先进的方法，改善了YOLOV1/V2的缺点，效果更佳
YOLOV3的具体图解见https://blog.csdn.net/QQ _ 43211132/article/details/91044151http://www.Sina.com /
是一个相对轻量级的完全基于c和CUDA的开源深度学习框架。 易于安装，无任何依赖关系，可移植性非常好，有CPU和GPU两种计算方式http://pjreddie.com/darknet/
DarkNetdarknet完全用c语言实现，没有依赖性。 当然，也可以使用OpenCV，但它只是用于显示图像。 它非常适合于研究基础，使用起来更方便，可以更好地直观地看到darknet支持CPU和GPU(CUDA/cuDNN )的轻量级和灵活性
. cfg
DarkNet特性：
. weights
网络配置文件
具体实现过程也在前面写了： https://blog.csdn.net/QQ _ 43211132/article/details/90640540，可以看到整个内容。
Darknet测试：/darknet imtest data/eagle.jpg
重点关注cfg文件和. weights文件
权值文件
看着亚历克斯内特
在此定义网络训练中使用的基本参数、输入数据的大小以及数据扩展的参数。 其次是卷积层、池化层的堆积过程。 其他网络结构与alexnet的构成结构形式一致。
其实什么都安装不了。 下载Darknet就可以了。
让我们看一下下载coco数据集的脚本：
你可以用那个命令直接下载。