YOLO V3学习笔记（二）跑一下作者的cmd
YOLO V3学习笔记（二）跑一下作者的cmd，检测自己的数据
这里跑一下作者的cmd，出来一下最经典的狗狗照片
生成darknet.exe
参考博文：
https://www.cnblogs.com/cvtoEyes/p/9060232.html
https://blog.csdn.net/congcong7267/article/details/82841647 这篇文章从3.darknet这块开始看，当然前面的也很有参考意义，只是配置用到的是上面那个。
修改Makefile文件
这个文件在darknet-master目录下，要更改如下，如果是CPU训练就不用改
看到一些教程里面要把nvcc ，还有GPU那块改成自己的地址，有的教程又没有改动，我的cuda是安装在默认路径下（不知道这两者有没有关系），这次没有改动，但是可以检测出来狗狗，也可以训练自己的数据
darknet.vcxproj darknet.sln
在 \darknet-master\build\darknet 路径下，这个是GPU版本的，cpu版本就是下面的
打开darknet.vcxproj （用记事本，notepad++这样的打开就可），将里面的CUDA版本改成自己的版本，共有两处
注意：CUDA与版本号之间是有 一个空格 的
darknet.sln 用vs打开，记得win的版本要 无升级 ，8.1好像也可以，但是10.什么什么的不行，工具集要选 V140 ,2015那个
包含目录，库目录什么的看上面那两篇教程就好
生成之后就可以下载yolov3.weights文件放入\darknet-master\build\darknet\x64\目录下，并且双击该目录下的
就可以生成最经典的那张狗狗的照片了
检测自己的数据
用作者训练好的来检测自己的数据（ 不是训练自己的数据 ）
教程：https://blog.csdn.net/StrongerL/article/details/81022514
将“D:\Mark Twain\YOLOlianxi\yolo000\darknet-master\build\darknet\x64”中的“darknet_yolo_v3.cmd”文件中的“dog.jpg”去掉（不是删掉dog.jpg文件）
darknet.exe detector test data/coco.data yolov3.cfg
yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25 dog.jpg -ext_output
pause
双击darknet_yolo_v3.cmd文件，命令行会提示输入测试图片的路径，如下图所示：
一些预测效果