使用和训练YOLOv4，window+darknet+opencv+vs2019+yolomark+cuda+cudnn

记录一下训练和使用yolov4的过程。包括前期的部署

参考了很多博文和AB大神官网的教程，这边就不列出了。但是会给出我认为很详细的B站视频教程，作为备忘。

实际上yolov4在opencv4.4以后的版本都已经支持，所以调用可以直接用opencv，但是训练还是需要darknet，这个过程省不了。

我自己记录的过程比较繁复，并且上传不了图，所以我把中间参考过的很有用的链接放在下面：

https://www.bilibili.com/video/BV1FT4y1E74V?p=119         ——吴恩达的有关yolo部分的讲解，虽然只涉及前两版yolo，但是很好懂。

https://www.bilibili.com/video/av370540815/    ——up主对yolo4的配置过程基本和我一致，很有用！！但是不幸的是他没有更深入得谈训练这块，训练可以到AB大佬官网看

https://blog.csdn.net/qq_45940791/article/details/108196848 ——yolo_mark的使用博文，用于标记和训练

https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects   ——AB大佬github的官网，下面教程很详细，但是未必能完全帮到我们

还有些链接我略过了，CSDN上有些有用，有些写的不够详细，很容易产生误导。得确认一些版本问题，比如cuda之类的，另外如果步骤一模一样仍然有问题，可能是vs的版本问题，需要进行一些调整，darknet和yolo_mark以及cmake是没什么问题的。

运行yolo（GPU）

整个运行及训练环境如下：

本机运行环境为：

windows10 | cpu Intel Core i5-9400F | gpu NVIDIA Geforce GTX 1660 | Opencv 4.5.1 | Visual studio 2019 | cmake 3.18.6

 

1.首先需要确定自己笔记本电脑GPU支持的cuda版本，在 NVIDIA控制面板中点击帮助，组件,即可看到CUDA 11.2.136,本人安装版本cuda10.1，不能高于查询版本

//电脑桌面右键“NVIDIA控制面板”-“帮助”-“系统信息”-“组件”，可以看到cuda版本。我的是11.1.96

 

2.去NVIDIA官网下载