親測！！！

YOLO3-WIN10-GPU版配置詳細教程

YOLO3在目標檢測方面表現突出，下面提供“憨皮”教程
無GPU參考:https://blog.csdn.net/baidu_36669549/article/details/79798587

主要有5個需要下載安裝的部分

Visual Studio 2015（vc14）

OpenCV3.2

CUDA9.1

CUDNN7.0

Darknet-windows CODE

這些是我采用的版本號，具體得根據實際情況和電腦配置進行調整。

1. Visual Studio 2015（vc14）

最好是vs2015，和源碼相匹配，不過vs2013 和vs2017應該也可以
ps：VS2015 相對其他版本安裝特別耗時，需要耐心等待

2. OpenCV3.2

各版本下載地址：https://opencv.org/releases.html
OpenCV3.0-3.4.0 應該都是可以的，但是更高版本可能會出錯。

3. CUDA9.1

各版本下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDA的型號要嚴格對應你的電腦顯卡配置
可以通過點擊右鍵，進入NVIDIA控制面板——點擊左下角系統信息——組件——查看

安裝完成后配置環(huán)境變量，然后通過在運行里面輸入“cmd” 然后用命令“nvcc -V”進行測試。

4. CUDNN7.0

各版本下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
鏈接里面有版本對應關系，可以自己甄選。不過下載之前需要注冊，注冊比較隨緣，我點了半天也沒成功，被天妒的可以采用如下方法：https://blog.csdn.net/weixin_40392957/article/details/80207366
下載解壓縮后，將文件夾中的文件直接復制到
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1中

5. Darknet-windows CODE

下載地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet

開啟成功之旅，具體操作

1.修改darknet.vcxproj文件，路徑在：darknet-master\build\darknet中，將CUDA版本修改成自己的（源碼中的是10.0），我的是9.1，可以通過記事本直接打開，搜索10.0改成你的版本號就可以了，總共有兩處。

2.打開darknet.sln 修改為**—Release —x64**

3.在屬性管理器中 RELEASE X64中配置opencv可以借鑒：https://blog.csdn.net/guguant/article/details/54356492
其中配置的不是Debug而是RELEASE X64，鏈接器加入的應該是opencv_world320.lib



3.編譯生成解決方案

4.測試
下載權重：https://pan.baidu.com/s/19e02dZtmZZLxVySLuooo0Q 密碼 w7lp
或者：https://github.com/AlexeyAB/darknet 尋找
測試：1.打開cmd切換到darknet.exe路徑如下：…\darknet-windows\build\darknet\x64
2.然后輸入 darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights dog.jpg
或者直接運行…\darknet-windows\build\darknet\x64下的darknet_yolo_v3.cmd

增加訓練部分可以參考：https://blog.csdn.net/baidu_36669549/article/details/84346821

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的YOLO3-WIN10-GPU版配置详细教程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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