Darknet没有人维护了？？

weixin_28730717 2021-09-02 10:10:35

Darknet没有人维护了？？

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weixin_38498942 2021-09-02

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Darknet是一个比较小众的深度学习框架，没有社区，主要靠作者团队维护，所以推广较弱，用的人不多。

Darknet是一个比较小众的深度学习框架，没有社区，主要靠作者团队维护，所以推广较弱，用的人不多。而且由于维护人员有限，功能也不如tensorflow等框架那么强大，但是该框架还是有一些独有的优点:易于安装、没有任何依赖项、结构明晰、易于移植。

Darknet是一个比较小众的深度学习框架，没有社区，主要靠作者团队维护，所以推广较弱，用的人不多。而且由于维护人员有限，功能也不如tensorflow等框架那么强大，但是该框架还是有一些独有的优点： 1.易于安装：在makefile里面选择自己需要的附加项（cuda，cudnn，opencv等）直接make即可，几分钟完成安装； 2.没有任何依赖项：整个框架都用C语言进行编写，可以不依赖任何库，连opencv作者都编写了可以对其进行替代的函数； 3.结构明晰，源代码查看、修改方便：其框架的基础文件都在src文件夹，而定义的一些检测、分类函数则在example文件夹，可根据需要直接对源代码进行查看和修改； 4.友好python接口：虽然darknet使用c语言进行编写，但是也提供了python的接口，通过python函数，能够使用python直接对训练好的.weight格式的模型进行调用； 5.易于移植：该框架部署到机器本地十分简单，且可以根据机器情况，使用cpu和gpu，特别是检测识别任务的本地端部署，darknet会显得异常方便。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「深夜虫鸣」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/u010122972/article/details/83541978

Yolo-v3 维护不足

优点 Darknet是一个比较小众的深度学习框架，没有社区，主要靠作者团队维护，所以推广较弱，用的人不多。而且由于维护人员有限，功能也不如tensorflow等框架那么强大，但是该框架还是有一些独有的优点： 1.易于安装：在makefile里面选择自己需要的附加项（cuda，cudnn，opencv等）直接make即可，几分钟完成安装； 2.没有任何依赖项：整个框架都用C语言进行编写，可以不依赖...

darknet-master是一个开源的深度学习框架，由Joseph Redmon首次发布。它以其简洁的代码、高效的运行以及对资源的低需求而闻名。darknet特别适用于进行实时目标检测和图像识别，被广泛应用于科研、工业生产和教育等领域。深度学习网络架构是构建深度学习模型的基础。每个网络架构都是基于不同问题和数据集特点设计的。随着技术的发展，涌现了许多经典的网络架构。以下是一些常见的深度学习网络架构类型：卷积神经网络（CNNs）：主要用于图像处理任务，例如图像分类、目标检测等。

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