如果你用了opencv调用yolov3的weights,names,cfg做目标检测，你会发现用 ./darknet detector test xxx.... 出来的检测结果不一致，大部分任务都还ok，个别任务的精度就低的离谱。AlexeyAB版和Pjreddie版我都试过了，AlexeyAB版更离谱。目前解决办法是回归本源，用darknet/python/darknet.py这个代码实现接口，本质是调用libdarknet.so动态链接库，Linux下面是so，Windows下面是dll。要注意两件事：
1、里面的权重，names之类的配置文件要用绝对路径，相对路径会报错。
2、路径前面要加b 比如 b"/home/nvidia/darknet/backup/yolov3_550000.weights" 这样，不然会报错。
这个接口速度与原始darknet速度一致，RTX2080下推断速度22帧/秒，检测精度与darknet也没有差别，简直完美优化权重初始化方式，改写成函数调用，可以直接放在flask里面用了，这一部分很简单 代码我就不放了
