# Ubuntu 建立 Darknet 環境 ###### tags: `Ubuntu` `darknet` `環境建置` `工作紀錄` 有GPU --- 編輯腳本 ```===sh=== #!/bin/bash #auther:lishan #time:2020/6/19 #funcation:搭建yolo訓練環境cpu版本,只安裝darknet和opencv(可選) #instruction:此腳本僅供參考,可自行修改命令,特別是下載速度過慢時,可註釋掉wget開頭的命令(#爲註釋符), # 並用其它方式將對應文件放到darknet目錄下 #attention:腳本測試時使用操作系統爲ubuntu18.04 LTS 桌面版64位,cpu爲 Intel core i7-4790 #darknet官網:https://github.com/AlexeyAB/darknet.git #opencv官網:https://opencv.org/ #-------------------------------------------------------------------- #更新軟件源 sudo apt update #安裝必要工具 sudo apt install git gcc g++ make -y #安裝文本編輯器 sudo apt install gedit -y #安裝圖片查看器 sudo apt install eom -y #下載darknet cd ~ git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git #編譯darknet cd ~/darknet make #下載yolov3權重文件 #若下載過程中,網絡較差,可用其他方法下載 wget -c https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights #下載yolov3-tiny權重文件 #wget -c https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights #運行yolov3進行圖片測試 ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg #查看檢測圖片結果 eom predictions.jpg #安裝opencv sudo apt install libopencv-dev -y #編輯Makefile文件 #修改OPENCV=1,OPENMP=1 gedit Makefile #重新編譯 make #再次運行yolov3進行圖片測試 ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg ``` 無GPU ---