繼yolo-v1後，又乙個yolo-v2的配置訓練教程，希望可以幫助大家。
注意：1、測試軟體：ubuntu14.04+cuda7.5+cudnn5.0+opencv2.4.10（titanx）
2、有些您複製的終端命令如果不能在終端執行，請注意英文全形半形問題，您可以將命令輸入終端，無須複製貼上命令
修改makefile檔案：
cpu設定：gpu=0，opencv=1，cudnn=0
gpu設定：gpu=1，opencv=1，cudnn=1
注意nvcc的路徑！！！ （設定自己nvcc的路徑）
終端輸入：
cd darknet
make
找到voc_label.py程式，在script裡面，轉換格式，執行：
python voc_label.py
生成train檔案：
cat 2007_* 2012_train.txt > train.txt
生成的caffemodel會存放在darknet/backup目錄下
第六部分：demo
darknet目錄下執行：
./darknet detector test cfg/voc.data cfg/tiny-yolo-voc.cfg backup/tiny-yolo-voc_1000(迭代步數自己設定啦).weights data/dog.jpg
第七部分：demo效果圖：
見部落格結尾部分
第八部分：訓練自己的資料集
資料及製作部分：
參考我的yolo-v1部落格：
咱群裡檔案有轉換成yolo格式的檔案，找一下哦
訓練部分：和第五部分是一樣的啦
效果圖如下：
任何問題**
唯一qq
2258205918(名稱
samylee) !!!
或唯一vx：samylee_csdn
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