yolo darknet 浮点数例外 核心存储 问题排查及

1. crash 现象

在运行darknet对视频进行物体分类检测过程中，突然程序crash中止，报如下错误

Floating point exception (core dumped)

或者

浮点数例外(核心存储)

darknet的github有相关的issue： https://github.com/pjreddie/darknet/issues/1419

但是我遇到的问题是开始可以分类检测，后来crash的，与上面的一上来就crash不同。
所以进行了如下另外的拍错：

2. 原因分析

经过下面的"排查过程"，发现最终原因是发生了分母为0的除法，导致crash

crash点在文件 src/yolo_layer.c的257行(具体行数可能会变)的 correct_yolo_boxes() 函数

new_w = (w*neth)/h;

因为传进来的h为0，所以导致程序crash.

3. 解决方法

在crash点处增加判断，放置除0错误，在 correct_yolo_boxes() 函数入口处添加防护如下：

if((0==w) || (0==h)) {
return 0;
}

4. 排查过程

上述定位crash点的排查过程如下，参考了博客"gdb调试详解与darknet框架gdb调试过程"(https://blog.csdn.net/zdaiot/article/details/83066133)的调试过程：

修改文件Makefile,置DEBUG为1

DEBUG=1

重新编译darknet

make

开始调试

gdb ./darknet

输入运行程序需要的参数类型

set args detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg
set args detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights test.mp4

将src目录添加进来

DIR ./src

让程序运行直到crash

r

程序crash后，显示crash点如下，由此定位到crash点：

5. 参考

gdb调试详解与darknet框架gdb调试过程
https://blog.csdn.net/zdaiot/article/details/83066133