yolov4的GPU搭建配置

下载yolov4的框架
https://github.com/AlexeyAB/darknet

解压darknet-master.zip
打开darknet-master文件夹

在CMaketLists.txt中找到if(ENABLE_OPENCV)
添加  set(OpenCV_DIR E:/cuda_opencv/opencv/build/install)

打开powershell控制台
输入   .\build.ps1
可能会出现没有权限， 跟打开cmd一样在外部打开，解锁权限

训练自己的数据集，参考

https://mp.csdn.net/console/editor/html/107311683

生成dll与lib文件
打开H:\darknet-master\build\darknet文件，如果是GPU版本，点击yolo_cpp_dll.sln，改为Release X64运行
打开yolo_cpp_dll.vcxproj，如果cuda版本不是10.0，需要修改

配置yolo_cpp_dll.sln
项目 --> 属性 --> 配置属性 --> C/C++ --> 预处理器 --> 取消预处理器定义，查看所需预处理器是否被禁用

项目 --> 属性 --> 配置属性 -->CUDA C/C++ --> Device --> Coda Generation
将compute_30, sm_30，compute_75, sm_75改为自己的GPU运算能力
compute_61, sm_61（GTX 1080Ti）
通过https://blog.csdn.net/zyb418/article/details/87972608中显卡配置，找到自己电脑的计算能力

如果opencv