Darknet_yolov2基本原理
一 Darknet：深度学习框架
深度学习框架提供了一些列的深度学习的组件（对于通用的算法，里面会有实现），当需要使用新的算法的时候就需要用户自己去定义，然后调用深度学习框架的函数接口使用用户自定义的新算法。 Darknet的功能不如主流的tensorflow等框架那么强大，但是也有如下优点：
1.易于安装
2.没有任何依赖项
3.结构明晰，源代码查看、修改方便
4.友好python接口
5.易于移植
Darknet：代码结构 下图是darknet源代码下载解压后文件夹的分布情况：
1.cfg：cfg文件夹内是一些模型的架构，每个cfg文件类似与caffe的prototxt文件，通过该文件定义的整个模型的架构。
2.data：data文件夹内放置了一些label文件。
3.src：src文件夹内全是最底层的框架定义文件，所有层的定义等最基本的函数全部在该文件夹内，可以理解为该文件夹就是框架的源码。
4.examples：examples文件夹是更为高层的一些函数，如检测函数，识别函数等，这些函数直接调用了底层的函数，我们经常使用的就是example中的函数。
5.include：include文件夹，顾名思义，存放头文件的地方。
6.python：python文件夹里是使用python对模型的调用方法，基本都在darknet.py中。 7.scripts：scripts文件夹中是一些脚本，如下载coco数据集，将voc格式的数据集转换为训练所需格式的脚本等
8.除了license文件，剩下的就是Makefile文件，如下图，在问价开头有一些选项，把你需要使用的选项设为1即可。
二 yolov2 Mac有关环境的配置
1.安装darknet
a.用如下代码在电脑上配置darknet：
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
由于我的电脑上之前已经配置过darknet，所以可以直接激活
b.用如下代码激活darknet：
cd darknet
c.用如下代码在电脑上载预训练的权重文件：
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov
2.weights 在此处遇到的问题：
（1）zsh: command not found: wget 或者是zsh: command not found: brew
遇到这两个问题的原因是没有下载相应的安装包。
可以看一下下载权重文件的源代码中需要通过https在作者网站上下载相应的权重文件。
但是由于没有相应的下载工具，这时就需要配置一个wget自动下载文件的自由工具。
（wget：wget 是一个从网络上自动下载文件的自由工具，支持通过 HTTP、HTTPS、FTP 三个最常见的 TCP/IP协议 下载，并可以使用 HTTP 代理。）
c.用如下代码在电脑上载预训练的权重文件：
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov
2.weights 解决办法： 需要在HomeBrew官网上下载Homebrew，也就是我电脑上缺少的缺失的软件包的管理器。
然后通过在终端中运行如下代码下载相应的管理器：
/bin/bash -c "$(curl -fsShttps://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
d.最后就可以用如下代码运行检测器：
./darknet detect cfg/yolov2.cfg yolov2.weights data/dog.jpg
e.运行前后的图片比较：
