安装darknet、opencv、cuda并让yolo模型跑起来

更新软件源

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade -y

安装git、make、gcc、g++ 、mlocate

sudo apt-get install -y git make gcc g++ mlocate

从github下载darknet

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

在darknet目录下编译darknet

cd darknet
make

测试darknet

./darknet

正确的输出应为:

usage: ./darknet <function>

下载miniconda

cd ..
wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

运行miniconda脚本文件

sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

一直按enter,直到第一次出现yes|no的选项,输入yes,按下enter

安装darknet、opencv、cuda并让yolo模型跑起来

按下enter确认,或自己指定安装位置

是否初始化miniconda,第二次出现yes|no的选项,输入no,按下enter

安装darknet、opencv、cuda并让yolo模型跑起来

如果选择yes,每次打开终端都会默认进入base环境

如果选择no,每次打开终端不会进入base环境

 

Ctrl+Alt+T重新打开一个终端

确保用户名前没有(base),如果有,请输入下面命令退出base环境

暂时退出,下次打开终端还会进入base环境

conda deactivate

总是退出,以后打开终端不会再进入base环境

conda config --set auto_activate_base false

如果在安装完后想激活默认的base环境(启动终端就进入base环境)

conda config --set auto_activate_base true

安装opencv

conda install opencv -y

安装opencv依赖包

sudo apt install -y libopencv-dev

查看opencv安装版本

opencv_version

进入darkent目录,修改Makefile文件,并重新编译

cd darknet
gedit Makefile

修改opencv=1,保存并退出

安装darknet、opencv、cuda并让yolo模型跑起来

 在darknet目录下再次编译

make

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.1/local_installers/cuda_11.0.1_450.36.06_linux.run
sudo sh cuda_11.0.1_450.36.06_linux.run

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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