YOLOV4 Windows10 VS2017 OPENCV4.6 CUDA11.5安装记录(简单)

YOLOV4 Windows10 VS2017 OPENCV4.6 CUDA11.5安装记录(简单)

  • 前言
    • 1、安装环境
    • 2、使用VS编译
    • 3、测试

前言

本篇文章主要介绍yolov4在安装过程中遇到的问题和解决方法,至于安装的具体流程,网上有很多详细的介绍,这里就不多言了。

1、安装环境

1.安装yolov4源码,可以在github下载,也可以在git上敲指令下载,第二种方式速度快,优先推荐。

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

2.安装opencv4.6.0,安装完成后,可以不用配置环境变量。
3.安装vs2017。
4.安装cuda11.5、cudnn8.5,下载cudnn8.5后,把压缩包的三个文件夹复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5里(cuda的安装路径),这里有个要注意的坑,cuda对应的lib里面有个x64的文件夹,而cudnn里面没有,所以你要把cudnn对应lib中的文件全部拷到x64文件夹里面。

其实还有个坑,这个后面讲。

2、使用VS编译

1、修改darknet.vcxproj文件,主要是把cuda版本修改过来,有两处。

<Import Project="$(VCTargetsPath)\BuildCustomizations\CUDA 11.5.targets" />

2、修改opencv包含路径和引用路径,链接器添加opencv_world460.lib,放入opencv_world460.dll和opencv_videoio_ffmpeg460_64.dll到darknet/x64文件夹中。
1、包含目录
YOLOV4 Windows10 VS2017 OPENCV4.6 CUDA11.5安装记录(简单)_第1张图片
2.库目录
YOLOV4 Windows10 VS2017 OPENCV4.6 CUDA11.5安装记录(简单)_第2张图片
3.Release x64环境下运行,然后等待生成darknet.exe。

3、测试

1.下载yolov4.weights文件到运行目录,然后打开cmd,输入指令。

darknet.exe detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -thresh 0.25

2、如果出现Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path的错误提示,那么恭喜你了,这是之前安装cudnn提到的另一个坑,可以参考下面的连接解决。
Could not locate zlibwapi.dll解决方法

3、第一个指令运行完成后,会出现Enter Image Path:的提示,直接输入dog.jpg,如果弹出这样一张图像,就大功告成了。
YOLOV4 Windows10 VS2017 OPENCV4.6 CUDA11.5安装记录(简单)_第3张图片

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