在Ubuntu18.04版本下，根据官网下载darknet代码，下载完后使用make命令编译（未安装CUDA和OPENCV），在下载YOLOV3的权重文件，在跑例子的代码时，并未获得预期结果
运行过程及结果
config文件如下
可以看到过程中并没有报错，但是最后的输出结果也不像官方例子的结果一样，给出目标检测的概率
预期结果应如下
YOLOV3使用官方例子，未出现检测结果（或检测失败）
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- 2022-09-06 17:14回答 2 已采纳 可以参考这样实现，给模型在套一层模型 class WarpModel(nn.Layer): def __init__(self,model): super(WarpModel,
- 2022-07-19 09:36回答 1 已采纳 你在这里面存肯定是有目标才会进入for循环，把存图的代码提到for循环外面去即可
- 2022-04-12 23:41回答 2 已采纳 加上这个参数
- 2020-03-21 17:49凌乱533的博客 本科毕业选的深度学习的毕设，一开始只是学习了一下YOLOv3模型， 按照作者的指示在官网上下载下来权重，配好环境跑出[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lx66vRVG-...
- 2021-02-01 19:23回答 7 已采纳 在detect函数下加上cudnn.benchmark = True就可以了
- 2022-09-19 17:27回答 2 已采纳 外层循环有可能你最后一次for循环的时候你的demo为空，你最后的demo1不就为空了？你应该将demo1=[], append每次for循环的demo，最后输出看下
- 2023-04-03 22:29回答 5 已采纳 原因很简单，就是你的cuda版本错误了。英伟达的显卡从30系开始，就不支持cuda11.0以下的cuda版本了，你这个40系的需要安装cuda11以上的cuda版本才行。所以解决方案就是换cpu，或者
- 2023-03-15 16:41肆十二的博客 本文对输电线路中绝缘子进行识别及定位，利用深度学习技术采取基于YOLOv5 算法的目标检测手段，结合绝缘子数据集的特点，对无人机拍摄图片进行训练，实现对绝缘子精准识别和定位，大幅提升无人机巡检时对绝缘子设备...
- 2022-12-29 09:42回答 1 已采纳 破案了！果然查错还是不能图省事，只看最后的错误类型和总结，要一行一行的看错误代码，逐个解决问题，哪怕是warning（这个错误就是warning导致的）============以上为更新，以下为原文=
- 2022-02-09 21:53回答 4 已采纳 1.给第二个utils换个名字，比如general，然后整个工程里面的所有第二个utils全部改掉试试看2.将第一个文件夹的utils右键，将目录标记为-》源 根 ，再试试看能不能找到
- 2022-04-17 14:35回答 3 已采纳 我前一段刚做完这个实验，怀疑是在集成框架错误了。我有实验记录。
- 2021-01-17 13:23nihate的博客 最近在微信公众号里看到多篇讲解...在yolov5之前的yolov3和yolov4的官方代码都是基于darknet框架的实现的，因此opencv的dnn模块做目标检测时，读取的是.cfg和.weight文件，那时候编写程序很顺畅，没有遇到bug。但是yolo
- 2023-02-01 13:38回答 3 已采纳 有几个问题，你能截图下一开始运行的时候的log输出吗？这里面包含了一些环境信息是有用的。2.你换到CPU之后，速度和GPU下面相差多少？3.你的视频帧率是否大于30，视频帧率低的话本身就会一卡一顿的。
- 2023-05-10 08:39时光未语花先去的博客 虽然我可以在浏览器中看到我的画面，但是如果我使用opencv的VideoCapture来读取的话，居然失败了，网上各种答案众说纷纭，有人说在读取路径上加上&type=.mjpg会有用，但是我试了并没有用，最终我找到了问题所在，...
- 2024-10-16 21:35cateforou的博客 使用 OpenCV 和 ONNX Runtime 对图像进行目标检测
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