neverleave0916/yolo_v4

neverleave0916

该Docker镜像包含运行YOLOv4目标检测模型所需的全部GPU依赖，支持快速搭建环境，用于目标检测任务的训练、测试与开发。

9 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：neverleave0916仓库类型：镜像最近更新：4 年前

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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。若 AI 无法访问外链，可打开说明文档复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。

镜像标签列表与下载命令

Docker-Yolo_v4

https://img.shields.io/github/release/neverleave0916/docker-yolo_v4](https://github.com/neverleave0916/docker-yolo_v4/releases/latest) https://img.shields.io/github/license/neverleave0916/docker-yolo_v4](https://github.com/neverleave0916/docker-yolo_v4/blob/main/LICENSE) !https://github.com/neverleave0916/docker-yolo_v4/actions/workflows/docker-image.yml/badge.svg

镜像概述

本镜像基于NVIDIA PyTorch官方镜像构建，集成了YOLOv4目标检测模型运行所需的全部依赖（如CUDA、CUDNN等），支持GPU加速。用户无需手动配置复杂环境，可直接使用该镜像快速启动YOLOv4的训练与推理任务。

核心功能

预安装GPU加速所需的CUDA、CUDNN等依赖库
提供latest（含VNC服务）和auto（无VNC）两种标签选择
支持Jupyter（端口8888）和VNC（端口5901，仅latest）交互方式
可直接编译AlexeyAB/darknet仓库的YOLOv4代码

使用场景

目标检测任务的快速原型验证
YOLOv4模型的训练与推理测试
计算机视觉教学或实验环境搭建
GPU加速的目标检测应用开发

配置说明

宿主机要求：需安装NVIDIA驱动和CUDA（版本参考测试平台），并配置nvidia-docker以支持GPU运行
标签差异：latest为手动构建，含VNC服务；auto为自动构建，无VNC服务，功能一致

部署示例

1. 启动镜像

使用auto标签（无VNC）：

bash
docker run --gpus all --ipc=host -it -p 8888:8888 neverleave0916/yolo_v4:auto

使用latest标签（含VNC）：

bash
docker run --gpus all --ipc=host -it -p 8888:8888 -p5901:5901 neverleave0916/yolo_v4:latest

2. 克隆YOLOv4仓库

bash
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
chmod -R 777 darknet/

3. 编译YOLOv4

进入darknet目录修改Makefile：

bash
cd darknet
vim Makefile

启用GPU支持的参数配置：

makefile
GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=1
OPENCV=1
AVX=0
OPENMP=0
LIBSO=1
ZED_CAMERA=0
ZED_CAMERA_v2_8=0

执行编译：

bash
make

4. 测试YOLOv4

下载预训练权重并运行测试：

bash
wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/person.jpg -i 0 -thresh 0.25 -dont_show

测试成功后，结果将保存为predictions.jpg文件。

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 yolo_v4 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/neverleave0916/yolo_v4:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull neverleave0916/yolo_v4:<标签>

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