本帖最后由 萌萌嗒的小白 于 2022-4-12 17:54 编辑
需要安装Cmake,CUDA,cuDNN,OpenCV
下载OpenCV
https://opencv.org/releases/
https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/4.5.5/opencv-4.5.5-vc14_vc15.exe/download
安装路径自选
cudnn下载需要账号,自行注册
cuda按自己版本安装,安装的话好像是需要卸载之前安装的驱动
cuda
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
cudnn
https://developer.nvidia.com/cudnn
先安装 cuda,解压后一路默认即可;下载 cudnn 后解压,将 bin、include 和 lib 三个目录复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1
安装完成后git项目,这里需要使用PowerShell
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
cd darknet
./build.ps1 -UseVCPKG -EnableOPENCV -EnableCUDA -EnableCUDNN
执行命令,这一步可能需要很久
打开Cmake,目录填darknet路径,configure,平台选择x64,报错的话,根据报错提示修改,添加环境变量,然后就是generate,打开进入vs
系统变量:
添加OPENCV_DIR,路径:D:\AISoft\OpenCV\build\x64\vc15\lib
添加CUDA_PATH,路径:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6
path变量添加
先生成解决方案,然后生成,
单文件生成
完成后进入目录
用文本编辑修改
darknet.vcxproj
yolo_cpp_dll.vcxproj
文件内容
找到cuda版本号
开头有一个,末尾也有一个,改完后保存
打开darknet.sln
yolo_cpp_dll.sln
两个都是同样设置
右键项目→属性→VC++目录
包含目录填写 OpenCV的路径,照着写,你安装的目录改一下就可以了
库目录修改,填OpenCV的lib路径,和cuda的lib路径
cuda路径
链接器,附加依赖库
默认生成的里面有cfg,data文件可以到里面复制过来测试
测试
检测图片
.\darknet.exe detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg weights/yolov4.weights dog.jpg
检测视频
.\darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg weights/yolov4.weights -ext_output test.mp4
测试的模型都是用的官方的文件
应该就是这样子了吧,
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