YOLO9000调试笔记

目前能找到的分类最多的图像识别。效率还不错。

据说有更牛逼的，可惜还没开源。

马里兰大学的R-FCN
https://mp.weixin.qq.com/s/HPzQST8cq5lBhU3wnz7-cg

调试 YOLO 9000 的代码。

darknet 提供了 yolo.weights 下载，但是没提供9000的。先找个现成的(如下），腾出功夫来，再自己训练个试试。

git clone --recursive https://github.com/philipperemy/yolo-9000.git
cd yolo-9000
cat yolo9000-weights/x* > yolo9000-weights/yolo9000.weights # it was generated from split -b 95m yolo9000.weights
md5sum yolo9000-weights/yolo9000.weights # d74ee8d5909f3b7446e9b350b4dd0f44  yolo9000.weights
cd darknet 
make # Will run on CPU. For GPU support, scroll down!
./darknet detector test cfg/combine9k.data cfg/yolo9000.cfg ../yolo9000-weights/yolo9000.weights data/horses.jpg

如果想用 GPU跑，请在make 前执行如下

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

vim Makefile # Change the first two lines to: GPU=1 and CUDNN=1. You can also use emacs or nano!

darknet @ 1e72980

注意，darknet 不要checkout 最新的，会报错误。

段错误 (核心已转储)

测试效果。。。。9419个分类比1000的精细许多。