Darknet框架分析（一）

Posted 2023-04-16

参考技术A Darknet简介：

darknet【https://pjreddie.com/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的优势：

（1）darknet完全由C语言实现，没有任何依赖项，可以使用OpenCV，但只是用其来显示图片、为了更好的可视化；

（2）darknet支持CPU与GPU（CUDA/cuDNN，使用GPU当然更快更好了）；

（3）正是因为其较为轻量型，没有像TensorFlow那般强大的API，所以使用灵活，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；

（4）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。

Darknet框架图及源码结构划分：

整个框架的深入了解，可以根据自己的习惯，由底层到上层分析，也可以由上层到底层分析。后续有时间会写一些具体层的实现原理。

参考：

【1】https://github.com/hgpvision/darknet（darknet深度学习框架源码分析：详细中文注释，涵盖框架原理与实现语法分析）

【2】windows版https://github.com/AlexeyAB/darknet

【3】https://blog.csdn.net/u014540717/article/category/6513159（对YOlO部分的源码进行了详解）

YOLO-Darknet实战：Darknet安装与测试

文章目录

• • 一、darknet编译
  • • 1、下载源码
    • 2、初步编译
    • 3、系统及版本控制
    • 4、更改Makefile
    • 5、重新编译
  • 二、目标检测测试
  • • 1、测试 yolov4
    • 2、测试 yolov4-tiny
  • 三、踩坑记录

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一、darknet编译

1、下载源码

联网状态下，克隆代码：

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

如果克隆比较慢，也可以选择手动下载。

源码下载地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet

2、初步编译

进入下载好的工程文件的目录下࿰