（一）安装
在GitHub网址https://github.com/AlexeyAB/darknet下载最新版的darknetAB源码
解压后会生成名为darknet-master的文件夹
将解压的文件放到darknet的空文件夹下
下载 yolov4-tiny模型权重：yolov4-tiny模型权重文件，将下载好的权重放到darknet-master目录下
打开darknet-master目录下makefile文件，修改参数以适应于自己的计算机，GPU、CUDNN、OPENCV是主要修改的，其他参数根据自身需求修改
GPU=0
CUDNN=0
CUDNN_HALF=0
OPENCV=1
AVX=0
OPENMP=0
LIBSO=1
ZED_CAMERA=0
ZED_CAMERA_v2_8=0
注意: 如果要用python调用darknet模型接口的话 一定把 LIBSO 设为1
上述步骤完成后
在darknet目录下执行make进行编译
make
编译完成后
选择如下指令进行测试图片，视频以及摄像头实时检测
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights data/dog.jpg
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights -ext_output test.mp4
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights -c 0
（二）训练自己的权重文件
用Yolov4-tiny来进行训练，则需要下载Yolov4-tiny的预训练权重：yolov4-tiny预训练权重
并放在darknet-master目录下
之后建立yolov4-tiny训练所需的目录结构
`python
Original: https://blog.csdn.net/yzy1119/article/details/121337573
Author: 细泡儿
Title: yolov4-tiny从安装到训练再到python调用接口
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