windows10+vs2017+opencv3.4.1配置YOLOV4

   日期:2020-04-30     浏览:114    评论:0    
核心提示:首先需要准备的软件包:我这里CUDA是10.0版本,CUDNN是对应10.0的版本,一定要对应,可以python

首先需要准备的软件包:我这里CUDA是10.0版本,CUDNN是对应10.0的版本,一定要对应,可以在控制面板看一下自己的CUDA是什么版本。

1.CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2.CUDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

3.opencv>2.4

4.cmake>=3.8:https://cmake.org/download/

1.下载完CUDA和CUDNN之后,CUDA默认安装在C盘:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

此时,解压CUDNN,按照下图路径在解压后的安装包内找到.dll,.h和.lib,复制到对应的CUDA目录下。然后要将CUDA添加到系统环境变量里面

2.下载YOLOV4源码:https://github.com/AlexeyAB/darknet,然后打开CMAKE-GUI

上图第一行是你下载源码后的保存的地方,第二行是你要编译生成放置的地方,然后点击Configure,选择平台为visual studio15 2017和x64,接着再进行下图的配置:注意第二行的OPENCV_DIR是目前电脑上安装opencv的路径

接着点击gengerate,出现done就表明生成完成

3.生成后用VS2017打开Darknet.sln,选择平台为release,x64,然后右键点击生成

4.生成后进入release目录下,将源码中的data文件夹cfg文件夹3rdparty\pthreads\bin\pthreadVC2.dll和下载下来的yolov4.weight权重文件放到Release目录

yolov4.weight下载地址:https://drive.google.com/uc?id=1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT&export=download

然后在release目录下,按住shift键,再点击鼠标右键,选择在powershell中运行,输入以下命令:

.\darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -c 0

回车运行,就会打开系统摄像头和检测结果,如下图所示.

此时代表windows10,YOLOV4配置成功

 
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