yolo树莓派_AI-目标识别入门(YOLO算法)

1.首先换源

教程地址：https://www.jianshu.com/p/768f0181672b

darknet-nnpack

由于github上git代码特别慢，网上有个教程：

https://blog.csdn.net/weixin_37910453/article/details/86655613

构建步骤：

sudo apt-get install python-pip

sudo pip install --upgrade git+https://github.com/Maratyszcza/PeachPy

sudo pip install --upgrade git+https://github.com/Maratyszcza/confu

apt-get install re2c //科大的源才能下载这个软件。配源教程：https://www.jianshu.com/p/768f0181672b

git clone https://github.com/ninja-build/ninja.git

cd ninja

git checkout release

./configure.py --bootstrap

export NINJA_PATH=$PWD

安装clang(我不知道为什么我们需要这个，除非你专门针对它，否则NNPACK不会使用它)。

sudo apt-get install clang

git clone https://github.com/shizukachan/NNPACK

cd NNPACK

confu setup

Pi Zero，请运行python ./configure.py --backend scalar，否则运行python ./configure.py --backend auto

$NINJA_PATH/ninja

bin/convolution-inference-smoketest

sudo cp -a lib/* /usr/lib/

sudo cp include/nnpack.h /usr/include/

sudo cp deps/pthreadpool/include/pthreadpool.h /usr/include/

git下载darknet-nnpack：

git clone https://github.com/shizukachan/darknet-nnpack.git

make

树莓派上测试:

在darknet-nnpack下运行：

Tiny-YOLO

./darknet detector test cfg/voc.data cfg/tiny-yolo-voc.cfg tiny-yolo-voc.weights data/person.jpg

就可以查看到识别后的照片。

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原文链接：https://blog.csdn.net/u011164819/article/details/96437472