Yolo: PyTorch vs.

Question

我最近在PyTorch (例如https://github.com/ultralytics/yolov3)中发现了Yolo实现。我想知道的是，这是否真的与Darknet backbone一样(在模型精度、速度等方面)？

我之所以问这个问题，是因为使用PyTorch更容易(因为我正在为在windows上安装Darknet而苦苦挣扎)。

亲切的问候，可以

Answer 1

按照以下步骤在window10上安装darknet framework。我推荐从AlexeyAB仓库中克隆darknet，因为它在windows10和很多社区支持上工作得很好。(https://github.com/AlexeyAB/darknet)。现在它有了一个python包装器，所以你可以在python上实现它。

1. 克隆darknet repositoriey.
2. install vcpkg.(https://github.com/microsoft/vcpkg)
3. Install visual studio 2017。
4. 安装CUDA和CUDNN。
5. 将CUDNN添加到系统环境中。Variable name = 'CUDNN‘，variable value = 'installed path’。
6. 将'CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR‘添加到系统环境中。Variable name = 'CUDNN'，variable value =‘安装路径\NVIDIA GPU计算Toolkit\CUDA\v10.2.
7. build在暗网目录中使用powershell命令'.\build.ps1’。

希望你能找到这个帮助:)。

Answer 2

YOLO (你只看一次)是一种单镜头探测器方法，用于检测特定图像中的对象。它可以与Darknet，Pytorch，Tensorflow，Keras等框架一起工作。YOLO和darknet很好地结合在一起，因为它对CUDA和CUDNN有强大的支持。使用任何你想要的框架!！