YOLO（Win10+CPU版）实战

VS2015安装就不在说明，网上安装的教程比较多大家自己可以自己搜索查看。

1. Github库下载

Github下载工程连接：GitHub - eric-erki/darknet: Windows and Linux version of Darknet Yolo v3 & v2 Neural Networks for object detection

在上边的链接中下载Github工程包，根据工程中的文件Readme文件根据自己电脑不同的配置进行不同的设置。
在这个工程中存在一个小bug，在说明没有GPU情况使用opencv3.0与vc 14。opencv 3.0默认程序中是没有vc14，只有vc11与vc12，如果要使用opencv 3.0的时候需要使用Cmake对opencv的源码重新编码，生成vc14的构建文件。这个时候就是建议使用opencv 2.4.13的版本。

2. opencv下载安装

我使用的是opencv2.4.13.4的版本。>>>下载链接<<<
程序下载以后直接安装就是可以的。我的安装目录是C:\opencv_2.4.13,方便后期配置。

3.编译生成exe文件

去目录..\darknet-master\build\darknet中，使用VS2015运行darknet_no_gpu.sln工程文件。
Win10系统直接生成是会报错，会提示：_CRTDBG_ALLOC_MEM_DF与_CRTDBG_LEAK_CHECK_DF)没有定义。这个检测系统内存有没有泄露，这个工程存在bug，需要自行在darknet.c文件中添加下边两行程序进行申明。

#define _CRTDBG_MAP_ALLOC
#include 

然后再点击生成文件就是可以在..\darknet-master\build\darknet\x64直接生成exe文件。

4.运行exe文件

因为yolo没有主函数，不能直接点击exe运行文件进行检测，这里是需要输入参数进行设置运行，所以这里我们需要写·bat脚本来运行软件,编写text.bat文件，将下边的程序写入到其中。

darknet_no_gpu detect cfg/yolov3-tiny.cfg backup/yolov3-tiny.weights data/person.jpg -thresh 0.02

将text.bat文件放入到..\darknet-master\build\darknet\x64exe文件生成的目录中。根据自己的需求设定参数进行修改，然后直接点击bat文件就可以直接运行文件。到此就大功告成了。
具体参数含义以及权重下载的问题可以查看YOLO v2 安装训练测试

参考

YOLO: Real-Time Object Detection
GitHub - eric-erki/darknet: Windows and Linux version of Darknet Yolo v3 & v2 Neural Networks for object detection
YOLO v2在Windows下的配置方法 - CuiChangh - CSDN博客