使用VS2015在Windows下编译darknet

一，环境配置

VS2015+显卡RtX2080ti+CUDA10.1+Opencv2.4.13+pthread
pthread:ftp://sourceware.org/pub/pthreads-win32/pthreads-w32-2-9-1-release.zip

Darknet:https://github.com/pjreddie/darknet

二，编译过程
1.从官网下载源码，并下载所需配置文件
2.建立新项目

3.文件加载
将源码中的src、include和example文件夹放到项目目录下，并按照源码Makefile文件中所涉及的文件进行加载，将其包含到项目中，加载include下的文件

加载src文件夹中对应的.c和.h文件
OBJ=gemm.o utils.o cuda.o deconvolutional_layer.o convolutional_layer.o list.o image.o activations.o im2col.o col2im.o blas.o crop_layer.o dropout_layer.o maxpool_layer.o softmax_layer.o data.o matrix.o network.o connected_layer.o cost_layer.o parser.o option_list.o detection_layer.o route_layer.o upsample_layer.o box.o normalization_layer.o avgpool_layer.o layer.o local_layer.o shortcut_layer.o logistic_layer.o activation_layer.o rnn_layer.o gru_layer.o crnn_layer.o demo.o batchnorm_layer.o region_layer.o reorg_layer.o tree.o lstm_layer.o l2norm_layer.o yolo_layer.o iseg_layer.o image_opencv.o

加载example文件夹中对应的.c文件
EXECOBJA=captcha.o lsd.o super.o art.o tag.o cifar.o go.o rnn.o segmenter.o regressor.o classifier.o coco.o yolo.o detector.o nightmare.o instance-segmenter.o darknet.o

加载src文件夹中对应的.cu文件
OBJ+=convolutional_kernels.o deconvolutional_kernels.o activation_kernels.o im2col_kernels.o col2im_kernels.o blas_kernels.o crop_layer_kernels.o dropout_layer_kernels.o maxpool_layer_kernels.o avgpool_layer_kernels.o

4.配置项目环境
附加包含目录，附加库目录；我使用的是C/C++下的附加包含目录和链接器中的附加库目录；当然也可以使用VC++目录下的附加包含目录，附加库目录，效果一样。


之后加载依赖项，有3部分组成，分别是OpenCV、Pthread和cuda中的lib文件
我的cuda文件为

cublas.lib
cuda.lib
cudadevrt.lib
cudart.lib
cudart_static.lib
cudnn.lib
cufft.lib
cufftw.lib
curand.lib
cusolver.lib
cusparse.lib
nppc.lib
nppial.lib
nppicc.lib
nppicom.lib
nppidei.lib
nppif.lib
nppig.lib
nppim.lib
nppist.lib
nppisu.lib
nppitc.lib
npps.lib
nvblas.lib
nvgraph.lib
nvml.lib
nvrtc.lib
OpenCL.lib

最后配置预处理器，使用OPENCV、GPU一定要加上，若是使用CUDNN则加上即可，其中WIN32要加上才能使用线程，若是出现了timespec未定义以及如下错误：

C:\Program Files(x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations\CUDA 10.0.targets(712,9): error MSB3721: 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_30,code=\"sm_30,compute_30\" -gencode=arch=compute_75,code=\"sm_75,compute_75\" --use-local-env -ccbin "D:\VS2015\VC\bin\x86_amd64" -x cu  -IE:\darknet_source\darknet\darknet\include -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include" -ID:\OPENCV\opencv\build\include -I"E:\darknet_source\pthread\Pre-built.2\include" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include"     --keep-dir x64\Release -maxrregcount=0  --machine 64 --compile -cudart static     -DWIN32 -DWIN64 -DNDEBUG -D_CONSOLE -DGPU -DOPENCV -D_MBCS -Xcompiler "/EHsc /W3 /nologo /O2 /Fdx64\Release\vc140.pdb /FS /Zi  /MD " -o x64\Release\im2col_kernels.cu.obj "E:\darknet_source\darknet\darknet\src\im2col_kernels.cu"”已退出，返回代码为 1。

则需要加上 _TIMESPEC_DEFINED；有些环境可能已经定义了timespec，那么有可能timespec重复定义，此时需要在预处理器中加上HAVE_STUCT_TIMESPEC；至于timespec的定义可以参考这篇博客；

另外由于高版本的visual studio默认不让使用scanf等函数，认为这些函数不够安全，而其相对应的代替函数为scanf_s等。如果在visual studio中使用scanf等那些visual studio认为不安全的函数，就会报错。以下几种方法可以解决该问题：
1、听visual studio的话，改用新版函数，但是有时候会比较麻烦。
2、在文件开头添加 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
3、在 项目->属性->C/C+±>预处理器->预处理器定义中添加
_CRT_SECURE_NO_WARNINGS。

5.编译并修改错误
（1）将出现**#include**处改为

#ifdef WIN32
#include
#else
#include
#endif

(2) 删除 #include，这是linux下的头文件
(3)在utils.c文件中，出现错误： *“error C2036: “void ”: 未知的大小”：**只需要在void类型的变量前，添加相应的类型即可,我加的是(char) arr

void sorta_shuffle(void *arr, size_t n, size_t size, size_t sections)
{
    size_t i;
    for(i = 0; i < sections; ++i){
        size_t start = n*i/sections;
        size_t end = n*(i+1)/sections;
        size_t num = end-start;
        shuffle((char*) arr+(start*size), num, size);
    }
}

void shuffle(void *arr, size_t n, size_t size)
{
    size_t i;
    void *swp = calloc(1, size);
    for(i = 0; i < n-1; ++i){
        size_t j = i + rand()/(RAND_MAX / (n-i)+1);
        memcpy(swp, (char*)arr+(j*size), size);
        memcpy((char*)arr+(j*size), (char*)arr+(i*size), size);
        memcpy((char*)arr+(i*size), swp,          size);
    }
}

(4)出现snprintf,popen,pclose,sleep无法解析的问题时，在其文件头部添加

 #if _MSC_VER
#define sleep _sleep
#define popen _popen
#define pclose _pclose
#endif

（5）出现无法解析的外部符号"gettimeofday"&“timersub””时或者出现如下错误时：

 go.c
1>examples\go.c(788): error C2065: “fd_set”: 未声明的标识符
1>examples\go.c(788): error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“readfds”的前面)
1>examples\go.c(788): error C2065: “readfds”: 未声明的标识符
1>examples\go.c(789): error C2065: “readfds”: 未声明的标识符
1>examples\go.c(791): error C2079: “timeout”使用未定义的 struct“timeval”
1>examples\go.c(792): error C2224: “.tv_sec”的左侧必须具有结构/联合类型
1>examples\go.c(793): error C2224: “.tv_usec”的左侧必须具有结构/联合类型

在其文件头部加入下面代码即可

#include
int gettimeofday(struct timeval *tp, void *tzp)
{
    time_t clock;
    struct tm tm;
    SYSTEMTIME wtm;
    GetLocalTime(&wtm);
    tm.tm_year = wtm.wYear - 1900;
    tm.tm_mon = wtm.wMonth - 1;
    tm.tm_mday = wtm.wDay;
    tm.tm_hour = wtm.wHour;
    tm.tm_min = wtm.wMinute;
    tm.tm_sec = wtm.wSecond;
    tm.tm_isdst = -1;
    clock = mktime(&tm);
    tp->tv_sec = clock;
    tp->tv_usec = wtm.wMilliseconds * 1000;
    return (0);
}

void timersub(struct timeval *a, struct timeval *b, struct timeval *res)
{
    res = a - b;
}

(6)出现nind需使用常量的问题时，只需在头部重新定义即可，

//static const int nind = 10;
#define nind 10

(7)出现STDIN_FILENO未定义问题时，将相关代码注释即可，其是Linux下unisd.h中的模块，

int stdin_ready()
{
    fd_set readfds;
    FD_ZERO(&readfds);

    struct timeval timeout;
    timeout.tv_sec = 0;
    timeout.tv_usec = 0;
    //FD_SET(STDIN_FILENO, &readfds);

    // if (select(1, &readfds, NULL, NULL, &timeout)){
    //    return 1;
    // }
    // return 0;
}

（8）现在编译就可以成功了，如果出现文件类型和名称警告是可加入
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
忽略警告

6.测试

./darknet.exe detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25 data/dog.jpg -ext_output

7.由于源码更新，所以在Windows下的版本已经过时，缺少了许多模块，所以需要重新编译，之后语义分割模块的训练会陆续更新。