yolov4 windows 踩坑

源码

https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use-on-the-command-line

参考

https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/105862074

回忆踩坑

1. cmake报错
2. cuda、cudnn、opencv环境变量检查
3. 最后报个错

cmake报错解决

点config出现这个弹窗

要修改成这样（根据自己电脑来）

点finish报错
修改这里为你的opencv安装位置
再configure
然后按参考博文步骤来基本就ok
中间有好多环境变量问题，基本就是找不到cudnn，找不到cuda等等。

最后报个错

用C语言编写多线程程序时报错：由于找不到pthreadVC2.dll。。。。

最后进行收割

# 摄像头yolov4 能到13帧左右
> .\darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -c 0
# 摄像头yolov3-tiny-prn，流畅但是错误多，种类少
> .\darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3-tiny-prn.cfg yolov3-tiny-prn.weights -c 0
# 更换模型就更换cfg文件，更换训练好的权重就更换.weight文件
# 跑视频 依旧13帧，gpu：GTX1060（笔记本）后面视频可相对路径
> .\darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -ext_output .\race.mp4
# 跑图片
>.\darknet.exe detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -thresh 0.25
>Enter Image Path: C:\Users\15518\Pictures\catanddog.jpg
C:\Users\15518\Pictures\catanddog.jpg: Predicted in 103.433000 milli-seconds.
dog: 88%
cat: 82%