一、caffe安装（基于ubuntu16.04,cuda9.0,cudnn7.0,opencv3.2）
由于不同机器的环境和配置不同，安装caffe大体会有些差异。不过基本的流程是一致的。
1.安装gpu显卡：百度自行解决。
2.安装cuda：百度自行解决。
3.配置cudnn：百度自行解决。
4.安装OpenCV3.2源码。
安装opencv源码是整个过程相对坑较多的地方。安装过程可以参考：OpenCV-3.2.0+OpenCV_contrib-3.2.0编译安装过程。遇到问题，可以参考OpenCV3.3+CUDA9.0+Cmake3.9 环境搭建 - 推荐一个中二又不失优雅的名字 - CSDN博客，但是不同机器出现的问题会不一样，最好的解决办法就是遇到问题，不断百度自行解决。最后安装时可以参考：cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D WITH_TIFF=ON -D BUILD_TIFF=ON -D CUDA_GENERATION=Kepler -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/srv/users/dm/caffe_work/opencv_contrib-3.2.0/modules/ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. 。
opencv源码安装成功后，可以说离目的地不远了。
5.配置Caffe。
5.1安装依赖包：
apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-devlibhdf5-serial-dev protobuf-compiler
apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
5.2下载caffe
从github上下载caffe：
$git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
执行以下命令利用Makefile.config.example生成Makefile.config文件，这样比较好的地方就是，即使你后面修改Makefile.config文件改错了，也可以删除掉，重新再copy一份出来。
$cp Makefile.config.example Makefile.config
5.3修改Makefile.config文件（根据技术选型和系统硬件）：
1）去掉USE_CUDNN := 1 前面的注释
2）去掉USE_OPENCV := 0 前面的注释，并将0修改为1
3）去掉OPENCV_VERSION := 3 前面的注释
4）去掉CUSTOM_CXX := g++ 前面的注释
5）在CUDA_ARCH := 后前两行即有*_20和*_21的两行前面添加#最终效果为
6）. 修改Makefile文件
打开Makefile文件，做如下修改，将：
NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC$(COMMON_FLAGS)
替换为：
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX)-Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
7）编辑/usr/local/cuda/include/host_config.h
将其中的第115行注释掉，将
#error-- unsupported GNU version! gcc versionslater than 4.9 are not supported!
改为：
//#error-- unsupported GNU version! gcc versionslater than 4.9 are not supported!
6.将yolov3部分文件配置至caffe中
将加入upsample层并编译Caffe，upsample层的代码在这里，密码bwrd。
其中的upsample_layer.hpp放入include/caffe/layers下面；upsample_layer.cpp与upsample_layer.cu放在src/caffe/layers下面。
修改相应的caffe.proto文件，src/caffe/proto/caffe.proto中的LayerParameter的最后一行加入加入：
message LayerParameter {
.....
optional UpsampleParameter upsample_param =149;
}
注意149为新层的ID号，该ID号请根据个人的caffe.proto文件指定即可。
然后再caffe.proto中添加upsample层的参数：
message UpsampleParameter{
optional int32 scale =1[default=1];
}
紧接着重新编译Caffe，这样就完成了在Caffe中添加upsample层。
7. 编译
make all -j8 #-j根据自己电脑配置决定
8.测试
make runtest
如果运行之后出现下图7所示，说明caffe配置成功。
二、LINUX安装TensorRT及特别注意事项
见https://blog.csdn.net/quantum7/article/details/82895166
三、TensorRT-Yolov3下载及配置
1.下载：
git clone https://github.com/lewes6369/TensorRT-Yolov3.git
2.修改./TensorRT-Yolov3/tensorRTWrapper/code/CMakeLists.txt
在find_path(TENSORRT_INCLUDE_DIR之上添加
set(TENSORRT_ROOT /srv/users/dm/TensorRT/TensorRT-4.0.1.6)
注意：请根据自己TensorRT的安装地址来设置。
3.按照https://github.com/lewes6369/TensorRT-Yolov3文章下的Run Sample来操作。
参考资料：
特别鸣谢一下博主提供的资料：
安装caffe
https://blog.csdn.net/quantum7/article/details/82895166
https://blog.csdn.net/qq_38131594/article/details/79607796
https://www.cnblogs.com/fariver/p/7455433.html
安装opencv
https://www.cnblogs.com/RichardYao/archive/2018/11/03/9900268.html
https://blog.csdn.net/u014613745/article/details/78310916
安装TensorRT
https://blog.csdn.net/quantum7/article/details/82895166
YOLOV3配置Caffe
https://blog.csdn.net/watermelon1123/article/details/82083522
安装TensorRT-YOLOV3
https://github.com/lewes6369/TensorRT-Yolov3
