Win10系统下Yolov4的配置

已经装好了CUDA9.0+cudnn7.1+vs2015

1.1 darknet.vcxproj文件修改

1）记事本打开darknet-master/build/darknet/darknet.vcxproj文件，将所有CUDA 10.0修改为自己对应的CUDA版本，本人使用CUDA 9.0(CUDA与9.0之间有一个空格)，全部replace；

2）compute_75和sm_75分别改为compute_70和sm_70,因为cuda9.0不支持75

1.2 配置opencv3.4

打开darknet.sln，将项目改为release x64，同时点击项目属性，进入属性管理器，配置包含目录、库目录和链接器-输入

1.3 拷贝CUDA 9.0.props等文件

CUDA解压目录下visual_studio_integration\MSBuildExtensions拷贝所有文件到C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\v140\BuildCustomizations。

1.4 生成exe文件

右键项目，生成，成功后会生成一个darknet.exe在...\darknet-master\build\darknet\x64目录下，然后将..\opencv\build\x64\vc14\bin下的opencv_world340.dll 和opencv_ffmpeg340_64.dll 复制到 darknet.exe的同级别目录下。

 

2.制作自己的样本集

 

3.修改参数

1）修改voc.data

voc.data是在E:\darknet-master\build\darknet\x64\data这下面的，做如下修改：

类别数为对应你想检测的类别，train和valid对应的路径，backup就是最后训练好的权重存放位置。

classes= 1

train  = data/2007_train.txt

valid  = data/2007_val.txt

names = data/voc.names

backup = data/weights

2）修改voc.names

记住这里的voc.names是在E:\darknet-master\build\darknet\x64\data下的，做如下修改：

写上自己需要检测的类别名即可，一行一个，我这里只有一个。

3）修改yolov3-voc.cfg：网络结构文件

这里的yolov3-voc.cfg是在E:\darknet-master\build\darknet\x64下的，做如下修改：

一共需要改三处，每处有两个地方需要修改，每次都是先修改[yolo]下的classes为对应的类别数，再修改[yolo]对应上面的[convolutional]下的filters为（classes+5）*3

[convolutional]

size=1

stride=1

pad=1

filters=18               #（classes+5)*3

activation=linear

 

[yolo]

mask = 3,4,5

anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326

classes=1        #类别数

num=9

jitter=.3

ignore_thresh = .5

truth_thresh = 1

random=1

4）修改anchor

4.训练

 cd darknet-master\build\darknet\x64

darknet.exe detector train data/voc.data yolov4.cfg yolov4.conv.137 >> log/train_yolov4.log