使用Cmake-GUI在windows环境下编译yolov4

使用Cmake-GUI在windows环境下编译yolov4

yolov4来了,更高的准确率和更快的速度!

可以点击下方链接,提前来感受一下yolov4的检测效果
https://www.bilibili.com/video/BV1cp4y197jV/

在linux中编译yolo比较简单,只需要配置好cuda和cudnn之后通过makefile直接编译就可以,但是在windows平台下编译起来比较麻烦,并且可能会遇到各种各样奇妙的bug,这里使用官方推荐的cmake-gui的方式来进行编译,相对比较方便,废话不多说,看下面的过程。

code: https://github.com/AlexeyAB/darknet

paper: https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf

首先将darnet下载到本地,直接下载压缩包解压或者命令行中执行下列命令

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

编译前的准备

按照官方指南,在编译之前请保证你已经配置好cuda、cudnn和opencv。

  • cuda和cudnn

    cuda直接从nvidia官网下载下来进行安装即可,安装成功之后下载cudnn的压缩包直接解压之后移入cuda的安装目录即可,如下图所示

    使用Cmake-GUI在windows环境下编译yolov4_第1张图片

    命令行中输入nvidia-smi和nvcc -V能正确输出相关信息表示安装成功。

    使用Cmake-GUI在windows环境下编译yolov4_第2张图片

  • opencv

    opencv我这里下载的是3.4.10版本的,直接从官网下载即可,下载好了之后点击执行exe文件,记住安装位置。

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安装完毕之后配置一下环境变量,如下图所示。

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  • cmake-gui

    cmake-gui也是比较简单,直接从官网下载好安装即可,界面如下图所示:

    使用Cmake-GUI在windows环境下编译yolov4_第7张图片

开始编译

首先打开选择你的darknet的目录

使用Cmake-GUI在windows环境下编译yolov4_第8张图片

依次点击配置、生成和打开项目,我这里使用vs2019打开项目

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按照下面的顺序和配置依次右键生成,生成成功之后你就可以在darknet目录下看到darknet.exe了!

使用Cmake-GUI在windows环境下编译yolov4_第10张图片

使用Cmake-GUI在windows环境下编译yolov4_第11张图片

测试一下吧!

首先要下载作者提供的预训练权重到darknet目录下,由于作者将文件放在了谷歌网盘,下载比较麻烦,小伙伴们也可以通过下面我的网盘地址进行下载。

链接:https://pan.baidu.com/s/1mqkkhR5cgDruNaBBb7m-Qg
提取码:tpci

首先在darknet中目录下打开命令行

使用Cmake-GUI在windows环境下编译yolov4_第12张图片

  • 图片目标检测

    请执行下列命令,这里使用的是作者项目中提供的图片,如果检测自己的请更换为自己的

    darknet.exe detect cfg\yolov4.cfg yolov4.weights data\dog.jpg
    

    使用Cmake-GUI在windows环境下编译yolov4_第13张图片

  • 视频目标检测

    请执行下列命令,这里是我从网上下载的一段视频,命名为street.mp4放在了data目录下

    darknet.exe detector demo cfg\coco.data cfg\yolov4.cfg yolov4.weights .\data\street.mp4
    

  • 摄像头目标检测

    请执行下列命令, 我台式机没摄像头,暂时就不跑了

    darknet.exe detector demo cfg\coco.data cfg\yolov4.cfg yolov4.weights
    

以上就是yolov4在windows上运行的全部流程了,小伙伴们感兴趣可以自己试一试,想看效果的话可以看我录的这一段视频,视频地址如下:
用yolov4对黑人抬棺进行目标检测

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