1、系统环境

1. windows: win7 x64 ultimate
2. cpu: i5 5257u
3. gpu: 940M
4. cuda: 9.0
5. note: 系统环境对darknet的安装和使用影响不大，只要是windows系统都可以适用，需要注意cuda版本

2、darknet安装

2.1、下载地址(github上的源码)

github上的源码，需要自行编译。链接: https://github.com/pjreddie/darknet
已经编译过的darknet源码下载地址。链接: https://pan.baidu.com/s/15gsbnEKzJVgyfRX9nlzOxw 提取码: 2emz

2.2、安装步骤

1. 工具安装
   1.1 安装VS2015 update3，用来进行编译
   1.2 安装cuda9.0(可选)
   1.3 安装cudnn(可选，若安装了cuda，则建议安装相应版本的cudnn)
   1.4 ps: 以上软件的安装教程见该链接前半部分https://blog.csdn.net/u011609063/article/details/84188942
2. darknet编译
   2.1 将下载的darknet解压缩，我的是在d盘根目录下，若是下载了已编译的版本则无需进行以下步骤
   
   2.2 进入D:\darknet-master\build\darknet目录下，双击darknet.vcxproj，使用nodepad++打开
   
   搜索cuda，将9.0改为自己已经安装的cuda版本，共两处。GitHub源码上是10.0，我的是9.0，这个请对应你们自己的cuda版本。修改位置大概在55行和291行。
   
   
   2.3 进入D:\darknet-master\build\darknet目录下，双击darknet.sln
   
   注意修改为Release, x64，如图。右击darknet，点击build或生成。
   
   2.4 若在D:\darknet-master\build\darknet\x64下生成了darknet.exe，则编译成功，否则请对vs命令行中错进行修改或者评论提问。

3、darknet使用

打开命令行，定位到darknet.exe所在目录，我的是D:\darknet-master\build\darknet\x64，运行以下命令。
说明：

1. test表示对图片进行检测和识别，demo表示对视频进行检测是和识别。
2. -i int_number表示使用第(int_number + 1)个gpu进行计算，例如-i 0表示使用第一个gpu进行计算
3. -thresh thresh_value表示当thresh>=thresh_value时检测成功。thresh_value∈[0, 1]
4. []表示可选。
5. -out_filename output_path_and_name表示将结果保存

3.1、图片的检测与识别

通用模板：
darknet.exe detector test data_file_path_and_file cfg_file_path_and_name weights_file_path_and_name
[-i int_number] [-thresh thresh_value] photo_path_and_name [-ext_output]

example: 
darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25 data/dog.jpg -ext_output
或
darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

执行了之后会在darknet.exe的同目录下生成preditions.jpg文件，这个表示检测结果。

3.2、视频的检测与识别

视频检测：

通用模板：
darknet.exe detector demo data_file_path_and_name cfg_file_path_and_name weights_file_path_and_name 
video_name_path_and_file [-i int_number] [-out_filename output_path_and_name]

不保存视频：

example: 
darknet.exe detector demo data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/test.mp4 -i 0
这个不会生成结果，若安装了opencv则可以直接看到结果，否则的话会没有反应

保存视频：

example: 
darknet.exe detector demo data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/test.mp4 -i 0 -out_filename res.MP4

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