下載

yolo官網(wǎng)：https://pjreddie.com/darknet/yolo/

darknet-windows代碼下載：https://github.com/AlexeyAB/darknet(墻裂推薦看里面的README，里面有一些使用教程)

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配置環(huán)境：

Visual Studio 2015（vc14）

CUDA 9.1（到 官網(wǎng) 上下載，一路next就行）

cuDNN 7.0

OpenCV 3.4（其它版本對(duì)應(yīng)修改包含目錄為自己安裝opencv的路徑）

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配置：

1.用VS打開 build\darknet\darknet.sln，打開工程屬性，配置opencv。

• 在C/C++ 的 General 中的 Additional Include Directories 添加包含路徑 C:\opencv3.4\opencv\build\include
• 在 Linker 的 General 中的 Additional Library Directories 添加庫路徑C:\opencv3.4\opencv\build\x64\vc14\lib

注意: OpenCV用 3.4.0 以前的，3.4.1 可能出問題。

2.在opencv的安裝目錄\opencv3.4\opencv\build\x64\vc14\bin（根據(jù)自己的安裝路徑修改）下找到opencv_world340.dll 和 opencv_ffmpeg340_64.dll 把復(fù)制到 D:\darknet-windows\build\darknet\x64 中（即darknet.exe所在的路徑）。

3.檢查 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1 是否有bin 和 include文件夾, 如果沒有從cuda的安裝路徑中把它們復(fù)制過來。

4.安裝CUDNN (加速用的，可以不安裝)

下載 cuDNN 7.0 for CUDA 9.1: https://developer.nvidia.com/cudnn

下載解壓縮后，將文件夾中的cndnn64_7.dll、cudnn.h、cudnn.lib分別復(fù)制到

C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\bin

C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\include

C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\lib\x64

注意：cudnn需要與cuda版本相對(duì)應(yīng)。

5.用VS打開 build\darknet\darknet.sln，設(shè)置成 x64 和 Release, 然后Build-> Build darknet.

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到此為止你應(yīng)該已經(jīng)配置完成了，如果編譯出錯(cuò)或者你的安裝環(huán)境和我的不一樣可以看看下面能不能解決：

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1.如果不安裝CUDNN：打開\darknet.sln ->(right click on project) -> properties -> C/C++ -> Preprocessor ->Preprocessor Definitions, and remove this: CUDNN;

2.如果你的CUDA 版本不是 9.1：打開build\darknet\darknet.vcxproj 找到 “CUDA 9.1”的兩個(gè)地方把它改為你自己的版本號(hào)。

3.如果沒有GPU：打開 build\darknet\darknet_no_gpu.sln,設(shè)置 x64 and Release, 然后:Build -> Build darknet_no_gpu

4.如果你的OpenCV不是 3.4。(以2.4.13為例)

• 4.1(right click on project) -> properties -> C/C++ -> General ->Additional Include Directories: C:\opencv_2.4.13\opencv\build\include
• 4.2(right click on project) -> properties -> Linker -> General ->Additional Library Directories: C:\opencv_2.4.13\opencv\build\x64\vc14\lib

5.If you haveGPU with Tensor Cores (nVidia Titan V / Tesla V100 / DGX-2 and later) speedupDetection 3x, Training 2x:\darknet.sln -> (right click on project)-> properties -> C/C++ -> Preprocessor -> Preprocessor Definitions,and add here: CUDNN_HALF;

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測(cè)試：

1.打開cmd切換到darknet.exe路徑下：D:\darknet-windows\build\darknet\x64

2.在cmd輸入：

darknet_no_gpu.exe detector test data/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights（無GPU版）

darknet.exe detector test data/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights（GPU版）

yolov3.cfg和yolov3.weights要對(duì)應(yīng)，并把它們放在D:\darknet-windows\build\darknet\x64路徑下

3.根據(jù)提示輸入要檢測(cè)的圖像路徑。PS：最好把殺毒軟件關(guān)了，不然darknet.exe會(huì)被隔離。

原圖：

檢測(cè)結(jié)果：

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Good Luck

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Window下yolov3的配置教程的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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