m2 配置 yolov4
时间: 2025-02-06 21:50:28 浏览: 32
### 配置和运行YOLOv4于M2芯片设备
#### 设备准备与环境设置
为了使YOLOv4能够在配备Apple M1或M2芯片的Mac上顺利运作,需先安装必要的依赖库并配置开发环境。由于这些苹果自研芯片基于ARM架构设计,部分传统X86平台上的工具链可能无法直接兼容,因此建议采用Homebrew来简化软件包管理流程。
#### 安装Darknet框架
访问官方提供的Darknet安装指南页面[^3],按照指示完成基本编译选项调整。对于Metal Performance Shaders (MPS)加速支持,则需要额外关注CMakeLists.txt文件内的`USE_MPS=ON`标记确保开启GPU加速特性。
#### 修改YOLOv4配置文件
针对特定硬件优化模型性能,可以考虑修改`.cfg`配置文档里的超参数设定,比如批量大小(batch size),子批次(subdivisions)数目等数值以适应本地资源状况。同时注意保持网络层定义不变以免影响推理准确性。
#### 使用Python接口调用YOLOv4
当一切就绪之后,可以通过编写简单的Python脚本来加载预训练权重并对图片实施目标检测任务:
```python
import cv2
from darknet import performDetect, load_network_custom
# 加载YOLOv4网络结构及权重数据
network, class_names, class_colors = load_network_custom(
"yolov4.cfg", # 模型配置路径
"yolov4.weights", # 权重文件位置
batch_size=1 # 批量尺寸设为1
)
image_path="./data/dog.jpg"
detections = performDetect(imagePath=image_path,
thresh=0.25,
configPath="yolov4.cfg",
weightPath="yolov4.weights")
print(detections)
img = cv2.imread(image_path)
for detection in detections:
label = detection[0]
confidence = detection[1]
bounds = detection[2]
x,y,w,h=bounds
pt1=(int(x-w/2), int(y-h/2))
pt2=(int(x+w/2), int(y+h/2))
cv2.rectangle(img,pt1,pt2,(0,255,0),thickness=2)
cv2.imshow('Detected Objects', img)
cv2.waitKey(0)
```
上述代码片段展示了如何利用Darknet Python API实现图像对象识别功能,并将结果显示出来。
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