Darknet

1.介绍

darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。

• darknet完全由C语言实现，没有任何依赖项，当然可以使用OpenCV，但只是用其来显示图片、为了更好的可视化；
• darknet支持CPU（所以没有GPU也不用紧的）与GPU（CUDA/cuDNN，使用GPU当然更块更好了）；
• 正是因为其较为轻型，没有像TensorFlow那般强大的API，所以给我的感觉就是有另一种味道的灵活性，适合用来研究底层，可以更为方便的从底层对其进行改进与扩展；
• darknet的实现与caffe的实现存在相似的地方，熟悉了darknet，相信对上手caffe有帮助

2.基于Linux的安装教程 

 (1)在github上下载darknet

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

$ cd darknet

$ make

如下图：

出现下图表明安装成功：

 运行一下命令，

$ ./darknet

出现

表明安装成功

(2)基础版yolo测试

输入命令：

$ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

$ ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

出现下图，并在 

并出现检测完成的图片，如下图：

后续更新gpu和opencv版本。