YOLO2（1）配置安装win10+openvc2413+VS2013 简单测试官例

参考官网

https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-windows

https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use

0前期配置

参看博文最后。

1配置过程

1.1下载VS2015工程

https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-windows

1.2 打开工程

然后启动vs，打开build\darknet\darknet.sln 

（我们打开的这个工程默认是opencv 3.0+vs2015+cuda8.0，下面也有不使用cuda加速的工程，还有做成DLL的工程，见官网介绍）

1.3修改工程

1.3.1 修改工程为 x64 + release模式

1.3.2 修改工程默认配置的opencv3.0 到 opencv2.4.13  (我自己安装的是2413,官网默认也包括2413，网上有人说使用3.0报错换回2413可以用)

• 如果您有OpenCV 2.4.13而不是3.0，那么您应该在\darknet.sln打开后更改pathes
• 在下述的两个路径里已经默认有3.0和2.4.1.3的路径，都需要删除替换成自己的实际路径
• 1.1（右键单击项目） - >属性 - > C / C ++ - >常规 - >其他包括目录： C:\opencv_2.4.13\opencv\build\include(参考自己的路径)
• 1.2（右键单击项目） - >属性 - >链接器 - >常规 - >附加库目录： C:\opencv_2.4.13\opencv\build\x64\vc14\lib (参考自己的路径）

1.3.3  修改默认编译平台VS2015到VS2013

1.3.4 由于 工程从VS2015 转换到VS2013 上，需要重新添加基础编译库

1 包含路径 C:\Program Files (x86)\Microsoft SDKs\Windows\v7.1A\Include(依据sdk安装目录，我的是64位系统)

2 设置library directories ，添加C:\Program Files \Microsoft SDKs\Windows\v7.1A\Lib\x64(依据sdk安装目录，我的是64位系统，找不到查看下面的路径)

我的Microsoft SDKs路径在另外一个地方： C:\Program Files (x86)\Microsoft SDKs\Windows\v7.1A\Lib\x64

（话外篇：如果其他工程用的不是x64是x32,路径为C:\Program Files (x86)\Microsoft SDKs\Windows\v7.1A\Lib）

（视图里的C:\Program Files \Microsoft SDKs\Windows\v7.1A\Lib无用处，在我的电脑里是空的路径）

至此能正常编译通过。

2 测试样例

（参看官网的测试方法  https://pjreddie.com/darknet/yolo/ ）

1 进入darknet.exe根目录文件夹

（windos下进入命令行 运行-CMD-回车）

打开默认路径在C盘，运行 F: 回车 -之后一步一步找到当前工程路径， 中间借助Tab 键自动补全文件名

（上述两段给小白看，我真不想敲）

进入darknet.exe生成的文件夹（我生成的darknet.exe在工程的x64文件夹下）

2 运行测试命令

2.1 首先下载 yolo.weights 工具

地址：https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
执行：复制yolo.weights到darknet.exe同文件夹下

2.2 运行样例测试

darknet.exe detect ./cfg/yolo.cfg yolo.weights ./data/dog.jpg

说明：这里打开一张狗狗的照片检测，执行完自动显示检测的效果

输出结果保存在 同目录predictions.jpg里

2.3 还可以测试data/eagle.jpg, data/dog.jpg, data/person.jpg, or data/horses.jpg!

我们在多运行几个样例测试下

darknet.exe detect ./cfg/yolo.cfg yolo.weights ./data/person.jpg

darknet.exe detect ./cfg/yolo.cfg yolo.weights ./data/giraffe.jpg

3 训练自己的样本

待续

0前期配置

1系统配置CUDA和cuDNN

参考网站：http://blog.csdn.net/u012223913/article/details/72420890

1. 1下载cuda8.0:

官网地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
百度云：下载cuda_8.0.61_win10.exe

1.2 安装cuda8.0：

双击cuda_8.0.61_win10.exe直接进行安装即可，默认安装到C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit目录下；

1.3 验证cuda8.0已正确安装：

在cmd命令行输入：

nvcc -V
1.4 系统环境默认配置好。

1.5 cuDNN 5.1  这个是配合之前的cuda8.0使用

官网下载（需登录） ：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
百度云：下载cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1.zip

解压后分别将三个文件放到cuda的相应安装目录下：

C:\cuda\bin\cudnn64_5.dll —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
C:\cuda\include\cudnn.h —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
C:\cuda\lib\x64\cudnn.lib —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64

2 系统配置Opencv2.4.13  X64位

参看本博客 WIN10+opencv2413(X64)配置过程

3 配置pthreads库

本教程的下载的工程文件里面自带了pthreads库，所以不用额外配置。

• YOLO 第一版本的从头新建的工程需要添加pthreads库的引用。
• 如需要额外配置参看  http://blog.csdn.net/xiaoye5606/article/details/62439298