darknet

轻量 C 框架,CPU 也能跑 YOLO 实时检测

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 113 🐛 待处理 29 👀 关注 22
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 860
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行编译部署

项目预览

darknet 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队hank-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行编译部署
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言C++
技术栈/模型computervision,darknet,machine-learning,neural-networks,object-detection,yolo
GitHub 星标★ 860
上线时间2023-05-18 00:00:00
代码更新2026-10-27
仓库体积21.0 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态较活跃
收录时间2026-09-13
浏览次数3

项目介绍

Darknet 是一个用 C 和 CUDA 编写的开源神经网络框架,由 Joseph Redmon 创建,最著名的用途是训练和运行 YOLO 系列实时目标检测模型。它解决的核心问题是让目标检测模型能在普通 CPU 或单块 GPU 上高效推理与训练,而不依赖庞大的深度学习生态。框架自带卷积、池化、区域层等底层实现,支持 YOLOv2/v3 等经典结构,提供命令行工具完成数据标注转换、模型训练、权重导出和图片/视频检测。由于代码轻量、依赖极少,它常被用于嵌入式设备、边缘计算和教学演示,很多 YOLO 权重最初都以 darknet 格式发布,后续被其他框架转换使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-13 · 当前星标 ★ 860

使用教程

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:源码编译 4 步

环境要求

  • gcc/g++
  • 可选 CUDA + cuDNN
  • OpenCV

安装与启动步骤

  1. 1克隆

    C/C++/CUDA 写的推理框架,需要自己编译。

    git clone https://github.com/hank-ai/darknet.git
    cd darknet
  2. 2编译

    make 会根据是否有 CUDA 自动选路径。

    make -j4
  3. 3下权重与配置

    cfg 与 weights 成对,别只下半套。

    wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/yolov4/yolov4.weights
    ls cfg/yolov4.cfg
  4. 4跑检测

    detect 传图、cfg、weights 与输出路径。

    ./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg

如何确认成功

predictions.jpg 上画出检测框且类别合理。

注意事项

  • 它是 YOLO 系列的原生实现,依赖少、部署轻。
  • Windows 编译建议用 vcpkg 管 OpenCV 依赖。

核心亮点

  • 纯 C/CUDA 实现,依赖极少,可在无 Python 环境的设备上编译运行
  • 原生支持 YOLO 系列权重与配置文件,是大量预训练模型的原始发布格式
  • 提供训练、推理、视频流检测等完整命令行工具链,上手路径短

不足之处

  • 项目维护基本停滞,新模型和新特性支持有限
  • 文档分散,配置项和编译选项对新手不够友好

适用场景

  • 在嵌入式或边缘设备上部署 YOLO 做实时目标检测
  • 把 darknet 格式的 YOLO 权重转换到其他推理框架
  • 教学或研究中理解目标检测网络的底层 C 实现

替代项目

ultralytics/yolov5、AlexeyAB/darknet

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