YOLOv3+windows10+cudnn9.2+GPU配置

系统环境

• windows10
• Visual Studio 2017
• CUDA 9.2
• cudnn 9.2
• OpenCV 3.4.0（x64）

官方要求

• both Windows and Linux
• both OpenCV 2.x.x and OpenCV <= 3.4.0 (3.4.1 and higher isn't supported)
• both cuDNN v5-v7（和cuda相配套）
• CUDA >= 7.5（一定要和自己电脑的GPU配套的cuda驱动）

1.下载 darknet

• git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
  （可参考 yolo 原作者 github 教程进行配置）

查看自己GPU内存，根据自己处理器性能后面配置相应网络，下载相应权重，位置可放在：darknet/cfg/

2.修改配置文件

Notepad++ 打开 build\darknet\darknet.vcxproj文件，修改两处 CUDA 版本为 CUDA-version

下载 opencv(windows版)

创一个文件夹（例：opencv_3.4.0）把下载的 exe 文件放入双击运行，会自动抽取相应文件
修改 opencv(x64) 的路径为你放的路径（例：D:\opencv_3.4.0\opencv\build\include;等等）
只改 x64 的即可，如果你要用 x86 的话另说

3.OpenCV+VS配置

• 配置
  Step 1：OpenCV环境变量配置
  我的电脑--->属性--->高级系统设置--->高级--->环境变量--->系统变量--->Path--->编辑，将OpenCV安装目录的bin目录添加进去，记得加上 ;(分号)，本人电脑上的路径为：D:\opencv\build\x64\vc14\bin
  Step 2：VS2015中配置：包含目录 + 库目录 + 链接器
  

(1) 包含目录 配置：

包含目录：
OpenCV安装目录下的...\include目录
OpenCV安装目录下的...\include\opencv目录
OpenCV安装目录下的...\include\opencv2目录

(2) 库目录 配置：

具体操作与 “包含目录”的配置类似，只是添加的路径不同而已。
库目录：OpenCV目录下的...x64\vc14\lib

(3) 链接器 配置：

将OpenCV安装目录下的库 的名字添加进来即可。
如opencv_3.4版：opencv_world340.lib

(注：项目的 Debug配置则添加以d结尾的lib文件,项目的 Release配置则添加 其他的lib文件 )

4.编译

选择 Release x64 ，右键解决方案，选择重新生成

可能报错：路径中缺少 CUDA 9.0.props ，无法加载C:\ProgramFiles(x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations

解决方法：原因是该路径下缺少CUDA文件，CUDA 9.0.props 就在cuda的安装目录下
我的路径是：C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v9.0\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions只要拷贝里面所有文件到
C:\ProgramFiles (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\BuildCustomizations中就行。

5.再次编译

编译成功，出现下图提示

双击生成的 darknet.exe ，提示缺少 opencv_world340.dll
解决方法：在opencv安装文件夹中寻找 opencv_world340.dll 和opencv_ffmpeg340_64.dll 位于目D:\opencv\build\x64\vc14\bin下，将他们放到 darknet.exe的同级别目录。再次编译，成功。

参考资料：
Github darknet：https://github.com/AlexeyAB/darknet
CSDN：Windows下 YOLOv3配置教程
Yolov3+windows10+VS2015部署安装
知乎：YoLoV3教程