Windows+DarkNet实现YoloV4的检测及训练（GTX1660S）

本机配置

显卡：NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER
CPU：i5 9400f
系统：win10

环境安装

在windows下配置yolov4还是比较简单的，只要环境安装好了就可以。

需要提前下载以下环境：
Python：python-3.7.7-amd64
Cmake：cmake-3.17.2-win64-x64
VS：vs2019
GPU:驱动445.87
CUDA：cuda_10.1.168_425.25_win10
CuDNN：cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32
OpenCV：opencv-4.0.1

在以上环境安装中，主要是为了以下两点：

1. 使GPU能够进行神经网络工作；
2. 编译OpenCV。

第一点比较好完成，版本配对即可，1660s显卡按我提供的来就行，其他按此博客的来：https://blog.csdn.net/qq_18620653/article/details/105329219
第二点有点难，主要因为国内网络不畅。如果你有畅通的网络，可采用这篇博客的方式来编译：
http://suo.im/5SHaHK
如果你网络不好，不用怕，博主提供已编译好的OpenCV供下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1sDKEa2gvFdT8bpqXK0JB0Q
提取码：thuq

YOLOV4实现

1. 首先需要下载darknet源码：https://github.com/AlexeyAB/darknet
   网络不好的话，就clone到gitee再下载，这样很快，还嫌麻烦就从我这下;链接：https://pan.baidu.com/s/1UzXMfQCcUnnirHa7wOSH5g
   提取码：zp6i

2. 放置opencv文件：将opencv_ffmpeg401_64.dll，opencv_world401.dll放入.\darknet\build\darknet\x64中，这是为了使用opencv图像处理库。

3. 放置cudnn文件：cuDnn64.dll放入.\darknet\build\darknet\x64中，可以加快神经网络过程。

4. 修改版本号：在darknet.vcxproj、yolo_cpp_dll.vcxproj中将10.0改为10.1
   

5. 在vs中打开yolo_cpp_dll.vcxproj、darknet.sln，使用releaseX64模式进行生成。
   这一步比较重要，需要配置一下属性，一共四个更改。
   5.1 C/C++ —>常规—>附加包含目录：添加opencv/include以及opencv/include/opencv2
   
   5.2 预处理器定义 去掉CUDNN_HALF
   
   5.3 CUDA C/C++ Device 去掉compute75那行
   
   5.4 链接器 常规 添加opencv的lib库
   
   大功告成，开始编译~
   编译完成测试一下：
   
   这样显示就没问题啦

6. 下载权重，开始测试
   在https://github.com/AlexeyAB/darknet下载yolov4.weights并放入darknet.exe所在文件夹内
   开启cmd.exe，输入darknet.exe detector test cfg/coco.data cfg/yolo.cfg yolov4.weights
   即可检测图片
   输入darknet.exe detector demo cfg/coco.data yolov4.cfg yolov4.weights -i 0 -thresh 0.25 -ext_output test.mp4
   即可检测视频，效果如图所示。
   

如何训练