0,目标 本人计算机环境:windows7 64位,安装了vs2015专业版,python3.5.2,cygwin,opencv3.3,无gpu 希望实现用python调用yolo函数,实现物体检测. 1,踩过的坑 一开始下载了github上最热的开源项目https://github.com/pjreddie/darknet 采用cygwin编译,make后生成了darknet.exe, libdarknet.so和libdarknet.a. 在windows命令行采用darknet.exe,加

本文有修改,如有疑问,请移步原文. 原文链接:  YOLO v1之总结篇(linux+windows) 此外:  YOLO-V2总结篇   Yolo9000的改进还是非常大的 由于原版的官方YOLOv1是只支持linux 和mac的,如果要自己修改,可能需要走好对哦的坑,同时还得具备一定的技术水平,幸好有革命斗士为我们走出了这一步, 可以参考下面2个YOLO-windows, https://github.com/frischzenger/yolo-windows https://github.

在.Net中,System.Net.Sockets 命名空间为需要严密控制网络访问的开发人员提供了 Windows Sockets (Winsock) 接口的托管实现.System.Net 命名空间中的所有其他网络访问类都建立在该套接字Socket实现之上,如TCPClient.TCPListener 和 UDPClient 类封装有关创建到 Internet 的 TCP 和 UDP 连接的详细信息:NetworkStream类则提供用于网络访问的基础数据流等,常见的许多Internet服务都可

如何使用 opencv 加载 darknet yolo 预训练模型? opencv 版本 > 3.4 以上 constexpr const char *image_path = "darknet.jpg";//待检测图片 constexpr const char *darknet_cfg = "darknet.cfg";//网络文件 constexpr const char *darknet_weights = "darknet.weights&qu

Darknet windows移植 代码地址: https://github.com/makefile/darknet 编译要求: VS2013 update5 及其之后的版本(低版本对C++标准支持较差) 配置opencv来显示图片结果,如果不配置OpenCV,则支持的图片类型较少,结果将直接保存到文件. pthread库 下载windows版pthread库,将头文件与编译好的lib与dll文件挑出来供Darknet使用.在VS配置中添加pthreadVC2.lib. 时间函数 linux下

VS+Qt集成环境 下载VS与Qt并安装. VS:官网链接 Qt:下载链接 将Qt的bin目录加入PATH路径 bin目录举例:D:\development\Qt\5.12.0\msvc2017_64\bin 下载VS对应版本的Qt扩展插件,可以在VS的扩展商店下载也可以去网站下载然后安装 Qt Visual Studio Tools:下载连接 后缀名为vsix可以直接安装,如果是zip等压缩文件可以修改为vsix 安装完成后打开VS,在扩展->Qt VS Tools->Qt Options-

数据库是计算机中一种专门管理数据资源的系统,目前几乎所有软件都需要与数据库打交道(包括操作系统,比如Windows上的注册表其实也是一种数据库),有些软件更是以数据库为核心因此掌握数据库系统的使用方法以及数据库系统编程接口的使用方法是程序员非常重要的基本技能之一.所以我花了一定的时间学习了在Windows平台上使用COM接口的方式操作数据库.这段时间我会将自己学习过程中掌握的知识和其中的一些坑都发布出来,供个人参考,也方便他人学习 现在常见的DBMS主要有ORACLE.Sybase.Inform

实验(实习)名称  图形程序设计及其应用  实验(实习)日期 一.实验目的 1．熟悉图形设备接口的概念及其应用. 二.实验内容及步骤  实验任务 1.熟悉基于图形应用的程序设计: 2.掌握刷新技术及其应用: 3.掌握映射模式的应用: 4.掌握绘图工具的使用. 实验内容 编写一个程序,在屏幕上出现一个圆心沿正弦曲线轨迹移动的实心圆,且每隔四分之一周期,圆的填充色和圆的周边颜色都发生变化,同时圆的半径在四分之一周期之内由正弦曲线幅值的0.2倍至0.6倍线性增长. 程序代码: #include<win

内容 背景 准备 实践 结果 总结 引用 背景 老规矩,先上代码吧 代码所在: https://github.com/BruceDone/darknet_demo 最近在做深度学习相关的项目的时候,了解在现有的深度学习检测流派里面有one-stage ,two stage 两种流派,one-stage流派中yolo模型十分的抢眼 OK,在进一步了解了yolo模型之后,发现不仅有提供速度非快的yolo v3 tiny 版本,而且准确率也非常高,顿时想起了之前在上一篇Tensorflow破解验证码只

Darknet在GPU上运行可以得到500倍的提速,编译使用GPU要求显卡是Nvidia卡并且正确安装了CUDA. GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的,GPU环境的编译有3点更改需要注意. 1. 更改Makefile前两行GPU和CUDNN的配置: GPU=1 CUDNN=1 2. 更改CUDA的路径 48~51行,在"ifeq ($(GPU), 1)"语句块中修改为自己的CUDA安装路径,更改前默认路径如下: ifeq ($(GPU), 1

本次学习目标 理解DC, 映像模式, 坐标系统, 窗口和视口; 学习获取绘图工具(画笔/画刷)的句柄, 设置颜色, 能定义映像模式; 会使用常用的绘图函数. 编写程序: 在屏幕上出现一个圆心沿正弦曲线轨迹移动的实心圆. 1. 理解DC, 映像模式, 坐标系统, 窗口和视口: 编写基本的windows绘图程序,获取DC并绘图,然后改变其映射模式.坐标.窗口和视口原点,观察图像输出的变化,理解DC, 映像模式, 坐标系统, 窗口和视口的工作方式. 程序代码如下: #include<windows.h

输入:reset 选择:y PS:建议在windows下,安装anaconda32bit版本的,可以兼容更多第三方包.   Conda使用清华镜像 配置镜像 在conda安装好之后,默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,我们使用国内的镜像能够加快访问的速度.这里我选择了清华的的镜像.镜像的地址如下:点我进入tuna 在命令行中运行 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/fr

#include <windows.h>#include <mmsystem.h>#include <stdio.h>/** some good values for block size and count*/#define BLOCK_SIZE 8192#define BLOCK_COUNT 20/** function prototypes*/ static void CALLBACK waveOutProc(HWAVEOUT, UINT, DWORD, DWOR

作者配置时的环境 visual studio 2013  显卡 GTX 960M  CUDA 7.5 OpenCV 2.4.9  pthreadpthread 下载地址 YOLO官网 [http://pjreddie.com/darknet/yolo/] 步骤 1. 新建vs工程  2. 将工程设置为Release x64 模式  3.然后再工程添加这三个文件夹,命名为c,h,cu.然后分别添加.cu .c .h 文件, 这个地方需要注意,添加的文件的位置在darknet下的src中,但是并不需

一.配置环境  VS2013+显卡GtX1080ti+CUDA7.5+Opencv3.1.0+pthread pthread:ftp://sourceware.org/pub/pthreads-win32/pthreads-w32-2-9-1-release.zip YOLO:http://pjreddie.com/darknet/yolo Darknet:https://github.com/pjreddie/darknet 二.配置步骤 1.新建vs工程:删除新建后的自带的kernel.cu

Installing Darknet 1.直接设置使用,编译通过 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet make 2. 下载权重测试 wget http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights ./darknet yolo test cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg 3.测试结果: dsp@dsp:/media/dsp/学习/yo

darknet(https://github.com/pjreddie/darknet)实现了YOLO网络模型,能快速准确识别多达9000种物体.但其在windows系统上的安装却并非一帆风顺,本文进行总结,以免掉坑. 1,操作系统环境 Windows7 64位操作系统,无gpu 2,下载darknet 在网站https://github.com/pjreddie/darknet上,点击“clone or download”,然后选择“download ZIP”,下载为文件darknet-mas

YOLOv4:目标检测(windows和Linux下Darknet 版本)实施 YOLOv4 - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) YOLOv4论文链接:https://arxiv.org/abs/2004.10934 链接地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet darknet链接地址:http://pjreddie.com/darknet