darknet yolo

Darknet YOLO是一个开源的深度学习框架，用于目标检测任务。您可以使用darknet框架来训练自己的目标检测模型，并进行对象检测任务。

在使用Darknet YOLO进行目标检测之前，您需要进行一些配置和准备工作。首先，您需要下载darknet框架并解压缩。接下来，您需要配置Makefile文件以便编译darknet。然后，您需要准备自定义的数据集，并配置.data文件和网络参数。您还可以根据需要修改yolov4-tiny.cfg文件中的filters和classes参数。

一旦您完成了配置和准备工作，您可以使用以下命令来训练模型：

cd ..
./darknet detector train data-vehicle-0926-772/obj.data data-vehicle-0926-772/yolov3.cfg /yolov3.cfg darknet53.conv.74 -i 0 -clear

如果您想测试Darknet YOLO模型，您可以从YOLOv4 model zoo中下载预训练的yolov4.weights文件，并将其放置在当前目录下。然后，您可以使用以下命令进行测试：

./darknet detector test ./cfg/coco.data ./cfg/yolov4.cfg ./yolov4.weights data/dog.jpg -i 0 -thresh 0.25

或者，您可以直接运行image_yolov4.sh脚本进行测试。

总结来说，Darknet YOLO是一个用于目标检测任务的深度学习框架，您可以通过配置、训练和测试来使用它。