过程需要设计github上的caffe、darknet2caffe、caffe-yolov3等资源，具体编译安装过程可以参考网络上的其他资源。
注意这个过程有一个很关键的地方，就是caffe-yolov3的实现是采用了gpu的方法，所以caffe的编译也需要使能cuda。
同时，caffe-yolov3的CMakeLists.txt中对于光谱算力的配置、caffe中Makefile.config对于gpu算力的配置、本地电脑gpu这三个要素要一致，不然会出现
CUDA Error: no kernel image is available for execution on the device
标签：yolov3,验证,编译,caffe,gpu,caffemodel,算力 From： https://www.cnblogs.com/eastgeneral/p/16963486.html