默认的安装目录为/usr/local/cuda-6.5 第一：把CUDA安装后的bin加入到系统环境变量中 sudo vim /etc/profile 文件中添加 export PATH=/usr/...cuda.conf文件，写入 /urs/local/cuda-6.5/lib64 执行使配置生效 sudo ldconfig 第三：编译CUDA提供的samples，samples默认的安装目录为/home...310 Result = PASS OpenCV安装 关于OpenCV在ubuntu下的安装方法，有人写了完整的脚本，直接用就行了。.../opencv2_4_9.sh atlas安装 这个直接安装即可 sudo apt-get install libatlas-base-dev 安装后，把相应的库添加到系统的链接库路径中。...atlas默认安装目录为/usr/lib/atlas-base/ 在/etc/ld.so.conf.d/目录下添加atlas.conf，文件中添加 /usr/lib/atlas-base /usr/
1 卸载默认安装的 opencv 默认使用 jetpack 安装的 opencv 是没有 cuda 加速的，无法充分利用 Jetson 的 GPU 性能； 通过 jetson_release -v...opencv 版本： apt purge libopencv* apt autoremove apt update 2 编译安装 openCV 默认安装的 opencv 的版本：4.9.0 版本； 在安装之前...，删除这个包后重新安装； 2.2 编译安装 openCV 和 opencv_contrib (目前 opencv 最新版本为 4.10.0 版本，可以根据需要安装最新版本) opencv 版本和 opencv_contrib...4.9.0 mkdir build cd build 4） 执行 cmake： 需要进行适配的地方： - 修改 CUDA_ARCH_BIN 和 CUDA_ARCH_PTX 的版本，这个在第一步中 通过...-DBUILD_opencv_python3=1 \ -DWITH_FFMPEG=1 \ -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda \ -DCUDA_ARCH_BIN
主要内容有： 准备基础环境：Nvidia Driver, CUDA, cuDNN, CMake, Python 编译应用环境：OpenCV, Darknet 用预训练模型进行推断：darknet 执行，...CUDA 10.2 ，为目前 PyTorch 可支持的最新版本。...440.33.01_linux.run sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 注意：安装时，请手动取消驱动安装选项。...`darknet` 执行 cd ~/Codes/darknet/ export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/opencv-cuda-4.4.0/lib:$LD_LIBRARY_PATH...如下执行： cd ~/Codes/darknet/ export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/opencv-cuda-4.4.0/lib:$LD_LIBRARY_PATH export
3.20.0 安装配置cuda和cudnn 参考前文 windows 10安装CUDA和cuDNN，地址是：https://xugaoxiang.com/2019/12/18/windows-10-cuda-cudnn...安装配置opencv 来到opencv的官方网站下载页面 https://opencv.org/releases/ ?...windows darknet 下载后是一个exe文件，打开傻瓜式一步步安装就好了，记录好安装路径(我这里是D:\Tools\OpenCV\opencv)，然后增加一个环境变量OpenCV_DIR，指向...opencv安装后的build目录，如下 ?...\src\crop_layer_kernels.cu"”已退出，返回代码为 1。
之后，开始准备镜像，从下到上的层级为： nvidia/cuda: https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda OpenCV: https://github.com/opencv.../opencv Darknet: https://github.com/AlexeyAB/darknet nvidia/cuda 准备 Nvidia 基础 CUDA 镜像。...基于 nvidia/cuda 镜像，构建 OpenCV 的镜像： cd docker/ubuntu18.04-cuda10.2/opencv4.4.0/ docker build \ -t joinaero...Darknet 基于 OpenCV 镜像，构建 Darknet 镜像： cd docker/ubuntu18.04-cuda10.2/opencv4.4.0/darknet/ docker build...\ -t joinaero/ubuntu18.04-cuda10.2:opencv4.4.0-darknet \ .
/darknet ? 7. 如果电脑上有GPU，且已经安装了CUDA，可以继续设置Makefile文件，命令：vim Makefile ? 8....如果所示，将前四个，重新设置为 1 【如果你输入1没有反应，那是因为还没有进入编辑模式，直接按键盘上的字母：i 即可进入编辑模式，更改值后，记得保存。...上面的驱动、cuda、cudnn安装完毕后，继续第10步的操作，修改完Makefile后，需要编译darknet。 ① 输入命令 make， 继续报错，如下图： ?...【注意：将里面的CUDA， cudnn，opencv全部修改为1】 make 【注意：原始的项目路径是：https://github.com/pjreddie/darknet，这个问题比较多，.../darknet imtest data/eagle.jpg 如下图所示，如果输出这样的结果，说明你的CUDA，cudnn，opencv等全部安装成功。 ? 显示的图片效果如下： ? 12.
LIBSO=1 代表编译库darknet.so。 ZED_CAMERA=1 构建具有ZED-3D相机支持的库(应安装ZED SDK)，然后运行。 5....如果没有这两个文件夹，那就将他们从CUDA安装的地方复制到这个地方。 安装cuDNN 7.4.1 来匹配CUDA 10.0, 将cuDNN添加到环境变量CUDNN。...如果你只安装了OpenCV 2.4.14，那你应该修改\darknet.sln中的路径。...here: CUDNN_HALF; 注意：CUDA 必须在Visual Studio安装后再安装。...->Build yolo_cpp_dll就，编译的一些前置条件为： 安装CUDA 10.0。
你必须拥有Nvidia GPU，你必须安装CUDA。CMakeLists.txt文件会自动检测是否安装了CUDA。CUDA是由Nvidia创建的并行计算平台和应用程序编程接口（API）模型。...如果您的系统上没有CUDA，则构建过程将切换到YOLO的CPU版本。...，请确保在版本模式下构建。...Darknet：C中的开源神经网络 Darknet是用C和CUDA编写的开源神经网络框架。它快速，易于安装，并支持CPU和GPU计算。...您可以在GitHub上找到源代码，或者您可以在这里阅读更多关于Darknet可以执行的操作： 安装Darknet Darknet易于安装和运行。这篇文章将引导您了解。
1.介绍darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。...darknet完全由C语言实现，没有任何依赖项，当然可以使用OpenCV，但只是用其来显示图片、为了更好的可视化；darknet支持CPU（所以没有GPU也不用紧的）与GPU（CUDA/cuDNN，使用...caffe的实现存在相似的地方，熟悉了darknet，相信对上手caffe有帮助2.基于Linux的安装教程 (1)在github上下载darknet$ git clone https://github.com...出现下图表明安装成功：? 运行一下命令，$ ./darknet出现?...后续更新gpu和opencv版本。
darknet深度学习框架源码分析：详细中文注释，涵盖框架原理与实现语法分析: https://github.com/hgpvision/darknet darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA...的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。...对比 相比于TensorFlow来说，darknet并没有那么强大，但这也成了darknet的优势： darknet完全由C语言实现，没有任何依赖项，当然可以使用OpenCV，但只是用其来显示图片、为了更好的可视化...； darknet支持CPU（所以没有GPU也不用紧的）与GPU（CUDA/cuDNN，使用GPU当然更块更好了）； 正是因为其较为轻型，没有像TensorFlow那般强大的API，所以给我的感觉就是有另一种味道的灵活性...安装 这是官网给的下载方式https://pjreddie.com/darknet/install/，先去GitHub下载对应的源码，（https://github.com/pjreddie/darknet
当在darknet中使用CUDA进行GPU加速时，可能会出现上述错误。解决方案要解决这个问题，您可以按照以下步骤进行操作：1. 检查CUDA安装首先，您需要确认CUDA已被正确安装。...如果CUDA未安装或版本不匹配，您需要按照官方文档的指示重新安装CUDA。2. 检查GPU驱动程序确保您的计算机上安装了适当的GPU驱动程序，并且驱动程序与CUDA版本兼容。...最后，我们根据检测结果绘制边界框和类别标签，并通过OpenCV显示检测结果。 请注意，示例代码中的路径需要根据实际情况进行替换。...此外，您还需要安装相关依赖（如OpenCV和darknet）才能运行这段代码。Darknet是一个开源的深度学习框架，主要用于目标检测、图像分类和图像生成等计算机视觉任务。...通过确认CUDA安装、GPU驱动程序、CUDA环境变量的正确性，并重新编译darknet，您应该能够解决这个问题。如果问题仍然存在，您可能需要进行更深入的故障排除，例如检查源代码或硬件相关问题。
（图解：6步安装Ubuntu，地址：ubuntu.com/download/desktop/create-a-usb-stick-on-ubuntu） 安装CUDA、OpenCV和TensorFlow...最新版本的OpenCV 3.1不适用于EC2上最新版本的CUDA 8.0。...我们可以通过把CUDA_GENERATION标志显式设置为Kepler、Maxwell或Pascal来使其工作，这取决于您购买的GPU的类型。...安装Darknet也挺有意思，这是另外一种深度学习框架，YOLO原本是为这个框架设计的： git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet...make 一旦Darknet安装完毕，你可以用如下命令来探测图片： .
转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn] 如果本文帮助到了你，请不吝给个[点赞、收藏、关注]哦~ 目录安装PyQt5安装OpenCV编译报错：nvcc fatal : Unsupported...with CUDA for Jetson Nano | NVIDIA Developer # 检查你的总内存（RAM + swap），以便快速构建。...# OpenCV 4.5.1 -> 6.5 GB # OpenCV 4.5.0 -> 6.5 GB 由于编译需要较多的内存，因此推荐设置至少6G的swap，当然编译安装完可以再取消这么高的swap。...=/swapfile bs=1M count=4096# 确保交换文件的权限正确，以防止其他用户读取或写入该文件：sudo chmod 600 /swapfile# 使用 mkswap 命令将文件设置为交换空间...不过反正我并不需要cuda版本的OpenCV，我只要能装上OpenCV就行，所以我修改了前面的build_opencv.sh脚本，把make时cuda相关的配置都OFF了。更改后的：#!
目录 安装PyQt5 安装OpenCV 编译报错：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_87 导入报错： Illegal instruction...：OpenCV with CUDA for Jetson Nano | NVIDIA Developer # 检查你的总内存（RAM + swap），以便快速构建。...# OpenCV 4.5.1 -> 6.5 GB # OpenCV 4.5.0 -> 6.5 GB 由于编译需要较多的内存，因此推荐设置至少6G的swap，当然编译安装完可以再取消这么高的swap...swapfile bs=1M count=4096 # 确保交换文件的权限正确，以防止其他用户读取或写入该文件： sudo chmod 600 /swapfile # 使用 mkswap 命令将文件设置为交换空间...不过反正我并不需要cuda版本的OpenCV，我只要能装上OpenCV就行，所以我修改了前面的build_opencv.sh脚本，把make时cuda相关的配置都OFF了。更改后的： #!
一、首先是安装必要的配置环境： 硬件平台：Jetson Nano 系统环境：ubuntu18.04 LTS OPENCV:3.3.1 CUDA: 10.0.326 CUDNN:7.5.0 二、下载darknet...id=1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT 三、打开Jetson Nano，切换为MAXIN模式（10w） 四、进入daknet框架下面 1、修改makefile文件，将CUDA...、CUDNN、OPENCV置为1，保存退出。...在Jetson Nano上运行YOLO V4进行目标的检测，输入的视频的分辨率大小为720*400，在检测视频目标的过程中，视频的平均处理速度值始终维持在0.9FPS左右，从检测的效果中也可以看出，对于近处的目标...YOLO V4无论在精度和速度上都较YOLO V3有了很大的提升，为在性能受限的嵌入式设备上部署检测程序提供了可能。
OpenCV、cuda、GPU这些依赖是可选项，如果没有也可以，就是慢点(其实是慢很多)啦。最后会添加一下官网教程中没有的安装错误和修改信息。...在这之前，你应该安装好DarkNet，安装方法戳这里（http://pjreddie.com/darknet/install/）。...如果安装DarkNet的时候，没有使用OpenCV，上面的测试不会直接显示出图片结果，你需要自己手动打开predictions.png. 打开你会看到类似于下图的预测结果。 ?.../darknet/data OKAY，现在使用这些图片做检测，我们使用CUDA版本的，超级快！...出现这个问题是因为DarkNet的配置信息Makefile文件里面的GPU架构和实际安装的GPU不对应。
tensorboardX YOLOv3安装与使用 自定义训练YOLOv3 OpenCV与YOLOv3的结合 其他YOLOv3_C++使用方法 别人的开源代码 使用免费的DL环境 Google Cloud...在我们当前的例子中，因为我们只有一个类别，所以它总是设置为 0。 center-x和center-y分别是边界框中心的 x 和 y 坐标（以像素为单位），分别由图像宽度和高度归一化。.../darknet/datasets/darknet-yolov3.cfg ....OpenCV ( Python / C++ ) OpenCV的安装： 各平台安装OpenCV_小锋学长生活大爆炸的博客-CSDN博客 OpenCV教程合辑： GitHub - spmallick...); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); } //打开视频文件或者图形文件或者相机数据流 cv
相较于其他模型来说，darknet的编译环境是最简单的。因为他并没有用时下比较流行的深度学习框架来写，而是作者自己用C撸了一个框架:darknet。...这个框架是用C和CUDA-C来写的（这代码能力就只有仰望的份了），所以装了ubuntu系统装好以后就可以用了，非常简单。...如果需要(一般肯定是需要的)GPU加速的话，那么需要安装NVIIDA的那一套东西（驱动，CUDA,CUDNN)，如果需要测试视频和显示视频或者照片的话，那么需要安装opencv。...win10下darknet也是可以配置的，但是为了简单和适应linux系统我这次还是选择了ubuntu系统，中间安装opencv的时候空间不够了，我手贱想从win10下面分出来一点空间来给ubuntu的时候...③重启，进bios，从u盘启动，顺便把电脑的网断了（拔掉网线或者关闭wifi），然后安装，不要选择安装更新，并且自己分配空间，就从刚才从win10上压缩的未分配空间来分配。
OpenCV源代码主要由OpenCV core（核心库）、opencv_contrib和opencv_extra等子仓库组成。...深度学习模块支持TensorFlow、Caffe、Torch、DarkNet、ONNX和OpenVINO格式的网络模型，用户无须考虑原格式的差异。...TensorFlow：Inception、MobileNet Darknet：darknet-imagenet ONNX：AlexNet、GoogleNet、CaffeNet、RCNN_ILSVRC13...face detector TensorFlow：SSD、Faster-RCNN、Mask-RCNN、EAST Darknet：YOLOv2、Tiny YOLO、YOLOv3、YOLOV4、YOLOV5...to use CUDA\n"; result.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA); result.setPreferableTarget
GPU=1 #如果使用GPU设置为1，CPU设置为0 CUDNN=0 #如果使用CUDNN设置为1，否则为0 OPENCV=0 #如果调用摄像头，还需要设置OPENCV为1，否则为0 OPENMP=0...Wno-unused-result -Wno-unknown-pragmas -Wfatal-errors -fPIC ... ifeq ($(GPU), 1) COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda.../include/ #修改为自己的路径 CFLAGS+= -DGPU LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand...labelImg下载方式：使用git命令 git clone https://github.com/tzutalin/labelImg 安装： $ sudo apt-get install pyqt4-...dev-tools # 安装PyQt4 $ sudo pip install lxml # 安装lxml，如果报错，可以试试下面语句 $ sudo apt-get install python-lxml
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