《|Darknet（darknet用法）》

本文内容以关键词Darknet为核心展开讲解，通过阅读本文你将充分了解关于darknet大图片、darknet模型分类的相关问题。

1. darknet大图片
2. darknet模型分类

darknet大图片

对于darknet的新手入门，你可以按照以下步骤进行操作：

首先，了解darknet是一个开源的深度学习框架，用于实现目标检测和图像分类等任务。

其次，安装darknet并配置相关环境，包括安装CUDA和OpenCV等依赖项。

然后，学习使用darknet的命令行工具，例如训练模型、测试模型和进行预测等。此外，你还可以参考darknet的官方文档和教程，以及在社区中寻求帮助和交流经验。最后，通过实践和不断学习，逐渐掌握darknet的使用技巧和深度学习的基本原理，从而提升自己在darknet上的能力。

darknet模型分类

看cfg差不多就知道思路了，引入Darknet53更深的残差网络做特征提取，然后13x13不够细粒度就多尺度去预测，类似SSD那种了，然后Route也做了三次。

大概结构是这样吧，看了下Upsample部分应该是最近邻插值的方法，使用了几个残差模块最后一个模块中前一个卷积层的输出，不要在意为什么这么丑，不要在意scope为什么这么乱。upsample因为tf没有这种层，so用卷积转置或者stn做代替，或者用卷积转置自己写个核就能实现最近邻插值的功能。

好像concat写成add，不管了。

做法简单粗暴。加深网络，同时收窄网络，一开始在最后面用了很多1024 512的kernel，现在用多几层代替。感觉虽然每层计算量小了，但是怎么分配计算量降低inference latency还没细想，反正慢了，但是慢的不多。

另外Darknet挺好上手，效率很高，之前给yolo加上带旋转的增广。不过想要把模型拿出来玩还得靠darkflow之类，darknet没有很全的model zoo啊。

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