在windows下训练yolov4模型（GPU）

1.为电脑安装最新版本的cuda和cudnn

cuda安装地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
cudnn安装地址：https://developer.nvidia.com/cudnn

其中cudnn下载安装包需要注册一个账号，过程是免费的。

两个文件下载完成之后是这样的：

1，将cuda运行安装，建议默认路径，因为我试过自己修改路径，最后遇到了两个问题：

• ①临时解压路径：
  
• ②安装路径：
• （应该是CUDA10，因为我已经安装完了，所以在网上找了一个图来表示说明）

所以会遇到这两个路径如果设置为同一个的话，安装时会自动删除那个解压缩的Temp所在的文件夹，最后会发现CUDA安装的文件又没了！所以建议默认路径原因就是怕这两个路径设置为同一个了。

2，对于cudnn直接将其解开压缩包，然后需要将以下bin,include,lib文件复制粘贴到cuda的文件夹下C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1：

3，配置cuda的环境变量

4，最后测试cuda是否配置成功：

打开CMD执行：

nvcc -V
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即可看到cuda的信息

二，如果电脑opencv不是opencv3.4之前的版本，可以在opencv3.4链接下载：

https://opencv.org/opencv-3-4.html
接着只需要将其解压缩，后配置环境变量就行了。
我自己的配置如下：

三，对YOLOV3中的darknet项目文件进行编译

准备工作已经做好：win10+cuda+cudnn+visualstudio2017community+opencv3.4

1，首先cd到你的项目想保存的文件路径后：

使用git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
下载的YOLO原生版本文件应该是这样的：

2，进入build>darknet文件中，主要有用的文件

注意此时先进入x64文件夹下>将opencv3.4中的两个dll文件：opencv_ffmpeg340_64.dll和opencv_world340.dll复制到该文件夹下，不然后面运行会报错找不到dll。

关于该问题，作者也给了说明：
意思是最后会生成一个darknet.exe文件，该文件执行时需要依赖上面两个dll。
至于这两个文件的路径，我自己的是在opencv的安装路径中：

选择以上两个就行（顺便说一下，340后面带有小d的貌似是debug版本；不带d的是release版本）
因为最后需要release版本的所以就只用选上面红框的复制到darknet>×64文件夹下就行。

3，来到最关键的一步了，前面工作一个都不能少，否则这接下来会BUG和ERROR漫天飞。

用visualstudio2017打开darknet.sln文件进行生成darkent.exe文件

①右键对darknet.sln进行配置，注意上面应选为release和x64。

接下来一共几个关键步骤：

1：注意Windows SDK版本，平台工具集选择自己的VisualStudio2017

• 注意：如果后面报错说请选择对应的VisualStudio2015版本，这里需要去darknet.vcxproj中用文本形式打开，并将红框中的内容都替换为v141即可（我的是已经替换过了）：

2，修改包含目录和库目录，即添加opencv3.4的包含目录和库目录（按照自己的opencv3.4的路径来进行添加）：

3，附加依赖项

4，最后已经完成对任务的配置，右键生成或者重新生成就行了。

结果如下：

前面都成功不出意外的话，在文件夹下多出一个darknet.exe文件就是想要的结果：

在测试效果之前还需要添加以下官网上下载训练好的权重：

#wget命令获取预训练的参数权重或者直接打开链接就能下载。
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
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这里我把它放在了一个起名为weights的文件下面：

5，最后的最后，执行命令查看效果：

打开cmd命令提示符，切换到F:\githubCode\projectGit\darknet\build\darknet\x64
即生成的darknet.exe文件所在文件夹下

• 检测图片效果：
  执行命令（一句话）：
  即利用darknet.exe执行检测效果，加载权重之后，对.\data\文件夹下的dog.jpg进行检测

darknet.exe detector test data\coco.data yolov3.cfg .\weights\yolov3.weights .\data\dog.jpg
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大功告成！！！

然后就会看到效果了：

• 检测摄像头命令：
• 也是在darknet.exe所在文件下执行

darknet.exe detector demo data\coco.data yolov3.cfg weights\yolov3.weights
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• 或者指定摄像头设备号0：

darknet.exe detector demo data\coco.data cfg\yolov3.cfg weights\yolov3.weights -c 0 
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• 注意：检测前注意查看设备管理器自己的电脑摄像头是否正常工作，然后即可看到检测到自己电脑摄像头的检测效果。
• 检测视频文件：
• 我在data文件下放了一个视频文件即：.\data\TownCentre.avi
• 执行命令：

darknet.exe detector demo data\coco.data yolov3.cfg .\weights\yolov3.weights .\data\TownCentre.avi
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• 通常需要YOLO保存检测后的视频文件时可以用下面命令：
• 即增加了置信阈值选项0.25，和输出视频文件路径与名称

darknet.exe detector demo data\coco.data yolov3.cfg .\weights\yolov3.weights .\data\TownCentre.avi 
-thresh 0.25 -out_filename .\data\test_result.avi
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以及我看到在YOLO的GitHub说明中作者给出了利用微软的lib安装工具vcpkg对YOLO编译的教程，试了以下以后也遇到了许多问题，有待后续研究。

参考博客：
YOLO配置：https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/80261735
YOLOV3配置opencv:https://blog.csdn.net/leonary_jy/article/details/80293205
解决VC运行opencv后提示缺少opencv_world310d.dll问题