이어서 !git clone https://github.com/pjreddie/darknet 명령으로 깃허브에서 pjreddie의 ‘darknet’ 저장소를 복제합니다. ‘darknet’은 YOLO 객체 탐지 모델을 구현하는 데 사용되는 오픈 소스 신경망 프레임워크입니다. 복제가 완료된 후 %cd darknet 명령으로 ‘darknet’ 폴더로 작업 디렉터리를 변경합니다. 그 후 !make 명령을 실행하여 ‘darknet’을 빌드합니다.

이 과정에서 소스 코드를 컴파일하고 실행 가능한 파일을 생성합니다. 빌드가 완료되면 !ls -al darknet 명령으로 darknet 폴더 내의 파일들을 나열하여 빌드가 성공적으로 이루어졌는지 확인할 수 있습니다. 마지막으로 !./darknet 명령을 실행하여 빌드된 ‘darknet’ 실행 파일을 테스트합니다. 이러한 단계를 거치면 YOLO 객체 탐지 모델을 사용할 준비가 완료되며, 이를 통해 이미지나 비디오 내의 객체를 탐지하고 분류할 수 있게 됩니다.

그러고 나면 다음 코드로 YOLO v3 객체 탐지 모델의 사전 훈련된 가중치를 다운로드합니다.

%cd /content/darknet
!wget https://pjreddie.com/media/files/YOLO v3.weights