VS2017运行YOLOv4

YOLO依赖opencv，所以需要在VS2017中配置opencv。YOLO使用的是COCO数据集，感兴趣的可以移步官网。

【配置opencv】属性表方式

新建opencv3410_release_x64.txt，粘贴如下内容后，改为opencv3410_release_x64.props。注意黄色部分自己的opencv路径

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Project ToolsVersion="4.0" xmlns="http://schemas.microsoft.com/developer/msbuild/2003">
  <ImportGroup Label="PropertySheets" />
  <PropertyGroup Label="UserMacros" />
  <PropertyGroup>
    <IncludePath>D:opencv3410uildinclude;D:opencv3410uildincludeopencv;D:opencv3410uildincludeopencv2;$(IncludePath)</IncludePath>
    <LibraryPath>D:opencv3410uildx64vc15lib;$(LibraryPath)</LibraryPath>
  </PropertyGroup>
  <ItemDefinitionGroup>
    <Link>
      <AdditionalDependencies>opencv_world3410.lib;%(AdditionalDependencies)</AdditionalDependencies>
    </Link>
  </ItemDefinitionGroup>
  <ItemGroup />
</Project>

【VS2017运行YOLOv4】

下载https://github.com/AlexeyAB/darknet后，解压。

修改darknet.vcxproj中cuda版本为自己安装的cuda版本，大概在55行、306行共计两处。

 VS2017打开darknet.sln，如下图，添加opencv3410_release_x64.props，运行。在x64目录里会生成darknet.exe。

 

 若报关于cuda的错误，把cuda安装目录

C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1extrasvisual_studio_integrationMSBuildExtensions

里的4个文件拷贝到VS的安装目录

D:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio2017EnterpriseCommon7IDEVCVCTargetsBuildCustomizations

【cmd执行darknet.exe】

下载已经训练好的权重文件yolov4.weights，地址：yolov4.weights（可能会比较慢）

在darknet.exe同目录下新建weights文件夹，用于存放权重文件yolov4.weights。

打开cmd，进入到darknet.exe所在的文件夹（其中dog.jpg可以换成自己的图片），输入:

darknet.exe detector test cfgcoco.data cfgyolov4.cfg .weightsyolov4.weights .datadog.jpg

【参考】

https://blog.csdn.net/qq_18483627/article/details/105861365 

https://github.com/AlexeyAB/darknet#datasets 上一个链接是对此链接的中文解读，需下载的东西，此链接都有。