Caffe学习（四）win10下配置vs2013版本的yolo+mobileNet（以测可用+测试）

Caffe学习（四）win10下配置vs2013版本的yolo+mobileNet

准备阶段

1、下载工程
2、Visual Studio 2013 or 2015
3、CMake 3.4 or higher (Visual Studio and Ninja generators are supported)
4、Anaconda

下载工程

https://github.com/eric612/Caffe-YOLOv3-Windows

安装vs2013

参考

https://blog.csdn.net/mqyw29995/article/details/102470756

安装CMake

https://cmake.org/download/

下载相应的版本

然后解压，找到对应目录下的exe所在地址

配置环境变量
右键 我的电脑-高级系统设置-高级-环境变量-系统变量-path中加入bin所在地址

安装Anaconda

上网下载Anaconda

https://www.anaconda.com/products/individual

下载对应的版本，我这边下载是是64bit Python 2.7的windows版本
，下载好后直接安装，一路下一步至结束安装

安装工程

管理员方式运行cmd ，然后输入路径到下载好后解压的Caffe-YOLOv3-Windows文件夹下的scripts里，然后执行build_win.cmd

这里需要注意几点：
1、系统找不到指定的驱动这个提示不影响生成工程
2、这里直接运行肯定是不行的，需要修改build_win.cmd

依次修改：vs2013的版本是12，用的是GPU所以为0，python的版本是2.7所以写2
3、如果没有python2.7会提示下载
这个时候最好自己下在，然后放到对应的.caffe\dependencies\download（运行.cmd你能看到地址在哪里）。然后在重新运行.cmd
4、
220或者219，不用去管cmake文件，修改build_win.cmd

这里的CUDA_ARCH_NAME按上面提示的5个选项挨个试，具体你是哪个这种方案最快，或者你去英伟达差对应显卡的compute_的值也是可以的。

上述修改完后，运行build_win.cmd然后就是等待生成了这个时间有点久，生成后会在Caffe-YOLOv3-Windows-master\scripts\build下有生成vs2013的的sln工程文件，然后点开，运行编译（只要几个重要的库能编译成功就好）

然后你就能在
Caffe-YOLOv3-Windows-master\scripts\build\tools\Release下
看到caffe.exe 安装成功

PS：如果需要生成Debug版本，修改 build_win.cmd的81行即可

PS：若出现错误 Check failed: error == cudaSuccess (290 vs. 0) nono kernel image is available for execution on device
说明是前面英伟达显卡架构未选择正确

去官网查询正确的，然后选择并编译
上述caffe cmake还漏添加条语句

这个位置要加上相应的cudnn的位置信息。然后等待编译过

测试效果

程序有给出caffemodel，可以用程序提供的demo，测试是否安装完成。
1、编辑Caffe-YOLOv3-Windows-master\examples路径下的
修改代码：将相对的路径替换成自己的
说明：data：为识别图片所在的目录。ssd_detect替换成生成的Caffe-YOLOv3-Windows-master\scripts\build\examples\ssd\Release路径下的exe程序（记得exe要加.exe）。prototxt即为对应的一样的文件位置。caffemodel也是一样
2、前面如果没有编译可能没有生成ssd.exe，现在来生成，打开caffe生成的vs2013程序，然后编译这里对应的caffe的cuda的device要改成显卡对应版本，然后修改ssd_detect.cpp，以下内容
I：

II：

然后编译，最后运行demo_yolo_lite.cmd即可，结果展示