【神经网络与深度学习】YOLO windows 配置《Darknet配置》

作者配置时的环境

visual studio 2013 
显卡 GTX 960M 
CUDA 7.5 
OpenCV 2.4.9 
pthreadpthread 下载地址

YOLO官网

[http://pjreddie.com/darknet/yolo/]

步骤

1、 新建vs工程 

2、 将工程设置为Release x64 模式 
3、然后再工程添加这三个文件夹，命名为c，h，cu。然后分别添加.cu .c .h 文件， 这个地方需要注意，添加的文件的位置在darknet下的src中，但是并不需要添加所有的.cu .c .h。如图是Makefile里面的截图，里面显示需要添加的文件。 
 
4、接下来是添加包含目录，分别是cuda7.5，opencv，pthread的inlcude 

5、同理，按照下图添加lib路径 

6、同理，按图添cuda7.5，opencv，pthread的lib 

7、接下来这个要注意，在预编译的地方添加GPU和OPENCV 

8、接下来就是修改源码的一些可能出现的问题

在使用inline的文件的最前面添加这样的一句话
#define inline __inline
编译的时候会出现包结构体的错误，这个时候将结构体变量的定义放在函数体的最前面
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2
3
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2
3

9、编译通过之后就可以进行测试： 
可以在vs命令参数中输入： yolo demo yolo-tiny.cfg（添加路径） yolo-tiny.weights（路径） 视频路径 
或者 yolo demo yolo-tiny.cfg（添加路径） yolo-tiny.weights（路径） 
10、存在的问题： 
这样编译之后，作者的摄像头读取的方式不能时候，暂时想到的问题是多线程的问题，现在还没解决。