标签：右键   opencv   gpu   .com   目录   thread   win   出现   log   

因为要做小物体检测，最近想尝试一下使用yolov3做一下，看看效果怎么样。

先说一下yolov3的配置吧，历时3天，坑还是挺多的，我的环境是CUDA10.0 + cudnn7.3 + vs2015 + OpenCV3.2.0。

1、yolov3下载地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet

             压缩包解压后打开 darknet-master\build\darknet 下的darknet.sln，调试设置成Release x64。

             这一步其实挺坑的，博主本来用的是vs2017，想来修改一下工具集（v141->v140）就可以了，但是搞来搞去就是打不开这个项目。于是把vs2017卸个干净 安装了vs2015，直接就可以打开了（因为这个折腾了一下午，难受= =）

2、下载并配置OpenCV 3.2.0

            这个可以直接去opencv的官网下载

        配置：（注意要在Release x64模式下修改属性）

                         1、将opencv的路径加入环境变量（这里是我个人存放opencv的路径）

                         2、修改darknet项目中的属性：打开项目属性页 -> VC++目录 -> 包含目录 ，加入图上的这些路径       

                                 修改库目录

                                 属性页->链接器->输入->附加依赖项中添加opencv_world320.lib  至此opencv配置完成。

3、安装CUDA10.0+cudnn7.3

          这一步可以参考https://blog.csdn.net/u013165921/article/details/77891913的文章。

到了这一步其实就可以编译yolov3程序了。。。

但是事情并没有这么简单，运行后报了这些错误

然后上网百度，找到了解决方案，只需安装一下pthreads库即可   具体步骤https://blog.csdn.net/June_Xixi/article/details/83447954

再次运行，又是一顿报错。。     我的解决方案：在右键项目 -> 属性 -> 配置属性 -> VC++目录->库目录
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
在右键项目 -> 属性 -> 配置属性 ->链接器 -> 输入 -> 附加依赖项添加curand.lib

 再次调试     成功编译

4、测试

在github上下载作者训练好的模型，网址：https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/README.md

 下载后放在..\darknet-master\build\darknet\x64下，打开该目录，双击darknet_yolo_v3.cmd会出现以下结果，表明成功编译。

本人亲试，在github上下载的那个darknet.weight文件运行会报错，打不开那个文件。

这个bug本人已解决，是那个文件有问题，我已经将正确的版本放到我的网盘里，读者可以自行下载。

链接：https://pan.baidu.com/s/1IMJgKbgeax9JeMAQGFRYJA 密码：tibx

下载完后，和上面一样放入..\darknet-master\build\darknet\x64中，然后双击双击darknet_yolo_v3.cmd就能正确的出现以下结果

win10环境下yolov3的配置

标签：右键   opencv   gpu   .com   目录   thread   win   出现   log   

原文地址：https://www.cnblogs.com/jiabin521/p/10731734.html