yolov1的开发环境安装

以下是在Ubuntu 18.04系统上安装Yolov1所需的环境：

1. 安装C语言编译器：

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential

2. 下载并安装CUDA工具包：

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择适合您系统的版本并下载，然后运行以下命令：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

3. 安装OpenCV库：

sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv

4. 下载并安装cuDNN库：

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

选择适合您系统的版本并下载，然后解压文件并运行以下命令：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

5. 下载Yolov1源代码：

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

安装完成后，您可以使用以下命令编译和运行Yolov1：

cd darknet
make
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov1.cfg yolov1.weights data/dog.jpg

这将使用训练好的模型在dog.jpg图像上运行检测算法。