linux下配置运行yolov4！亲测有效！

 

 

基本环境：cuda=10.0，cudnn>=7.0， opencv>=2.4

(cuda,cudnn多版本安装及使用，参考：https://blog.csdn.net/ly_twt/article/details/104905417)

一、下载yolov4

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

二、编译

# cd到darknet目录下
make
或者 make -j8

编译过程中可能会出现以下错误：

error: ‘for’ loop initial declarations are only allowed in C99 or C11 mode

Makefile:162: recipe for target 'obj/network.o' failed

原因：

这是因为gcc是基于c89标准，不能直接在for循环中初始化增量。而C99标准可以在for循环内定义变量。

解决方法：

打开darknet/src/network.c，使用Ctrl+F搜索network_predict_batch函数，找到函数中的for循环：

将for循环中int batch=0改成batch=0，并在for循环前加上int batch；如图：

三、测试

./darknet

若出现下图，则说明编译成功：

四、下载yolov4权重文件

（需要外网）https://drive.google.com/open?id=1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT

（也可以私聊我取权重文件）

下载好后，将yolov3.weights复制到darknet目录下。

五、测试实例

./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg

执行结束后，会在darknet目录下生成一幅图片，即为检测结果。

yolov3检测效果：

yolov4检测效果：（秀的一批）

 

 

***************************补充******************************

如果你想使用gpu，cudnn，opencv等，那就需要在编译前修改Makefile中的相关配置。如果没有没有修改，已经编译完了，再想修改，就在darknet目录下，进行make clean。然后修改Makefile配置文件，再次进行编译即可。

（注：只有使用了opencv才可以在检测完成时出现检测图片，如果没有使用opencv，检测结果是不会自动弹出的。）

 

六、训练

训练以及测试马上更新。。。。。。

训练测试已更新：https://blog.csdn.net/ly_twt/article/details/105761312