darknet-sys: AlexeyAB 的 Darknet 的 FFI 绑定

用法

与 darknet crate 一起使用。

如果您想从这个仓库构建，运行 git submodule init && git submodule update --recursive 获取所有子模块。

构建

术语定义

darknet-sys, darknet = Rust 封装

libdarknet = C/C++ Darknet 实现

默认情况下，darknet-sys 将编译和链接 libdarknet 静态库。您可以通过控制功能标志来更改行为。

Cargo 功能

• enable-cuda: 启用 CUDA（期望 CUDA 10.x 和 cuDNN 7.x）。
• enable-cudnn: 启用 cuDNN
• enable-opencv: 启用 OpenCV。
• enable-openmp: 在 darknet 中启用 OpenMP。用于在 CPU 上运行时的并行化。默认启用。
• runtime: 链接到 libdarknet 动态库。例如，Linux 上的 libdark.so。
• dylib: 构建动态库而不是静态库
• buildtime-bindgen: 从 libdarknet 头文件生成绑定。

方法 1：从源代码下载和构建（默认）

cargo build

您可以选择启用 CUDA 和 OpenCV 功能。有关更多信息，请参阅 使用 CUDA 构建。

cargo build --features enable-cuda,enable-opencv

方法 2：使用自定义源代码构建

如果您想使用自定义 libdarknet 源代码构建，将环境变量 DARKNET_SRC 指向您的源路径。它应包含 CMakeLists.txt。

export DARKNET_SRC=/path/to/your/darknet/repo
cargo build

方法 3：链接到 libdarknet 动态库

通过 runtime 功能，darknet-sys 将不会编译 libdarknet 源代码，而是动态链接到 libdarknet。如果您正在使用 Linux，请确保系统已安装 libdark.so。

cargo build --feature runtime

重新生成绑定

通过 buildtime-bindgen 功能，darknet-sys 会从头文件中重新生成绑定。当 darknet 更新或修改时，此选项是必要的。

如果您想使用您的（可能已修改的）头文件，请将环境变量 DARKNET_INCLUDE_PATH 指向您的头文件目录。

使用 CUDA 构建

请确保已安装 CUDA 10.x 和 cuDNN 7.x。

darknet 读取 CUDA_PATH 环境变量（如果未设置，默认为 /opt/cuda）并假设它可以在 ${CUDA_PATH}/lib64 找到 cuda 库。

export CUDA_PATH=/usr/local/cuda-10.1
cargo build --features enable-cuda

您还可以设置 CUDA_ARCHITECTURES，该设置会被传递给 libdarknet 的 cmake。默认为 Auto，它会根据构建时系统中的显卡自动检测 GPU 架构。

许可

MIT 许可证。

致谢

向所有贡献者致以最诚挚的感谢！