环境配置5-Ubuntu下安装Caffe和YOLO
在Ubuntu系统、NVIDIA显卡驱动、CUDA、cuDNN、openCV都安装好之后,准备安装Caffe。
安装Caffe
1-安装依赖项
sudo apt-get upgrade
2-下载Caffe安装包
https://github.com/BVLC/caffe.git
解压后进入目录中
3-创建并修改编译指导文件
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
sudo gedit Makefile.config
打开后:
(1)若使用CPU+Caffe,则将CPU_ONLY:=1前的#删除
若使用GPU+cuDNN+Caffe,则将USE_CUDNN:=1前的#删除
(2)若使用的openCV版本是3开头的,将OPENCV_VERSION:=3前的#删除
(3)若要使用python来编写layer,则将WITH_PYTHON_LAYER:=1前的#删除
(4)将# Whatever else you find you need goes here.下面的
4-修改Makefile文件
sudo gedit Makefile
将NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
替换为
5-依次执行
sudo make all -j6
sudo make test -j6
sudo make runtest -j6
上述过程不报错则表示安装Caffe完成。
备注:
1-执行sudo make runtest -j6时,如果报错Cannot creat Cublas handle.Cublas won't be available,重新安装一个低版本的显卡驱动,再不行就需要重新安装低版本的CUDA进行尝试。
1-执行sudo make runtest -j6时,如果报error while loading shared libraries:libopencv_core.so.3.4:cannot open shared object file:No such file or directory.
安装YOLO
下载yolo,https://github.com/pjreddie/darknet
解压后,cd darknet
修改Makefile,使
保存退出,在darknet目录下运行make。
去下载权重文件进行测试,这里用的是yolo2
https://pjreddie.com/darknet/yolov2/
将权重文件放入darknet目录下,测试图片效果
./darknet detect cfg/yolov2.cfg yolov2.weights data/dog.jpg
测试摄像头实时效果
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov2.cfg yolov2.weight
如果都可以测试成功,表示YOLO环境搭建成功。