实验环境
- WIN10系统
- MS VS 2017
- OpenCV3.4.0
- CUDA9.1
- CuDNN7.0
- YOLOv3（darknet）
环境搭建步骤
软件安装
VS导入YOLO项目
先贴出官方文档，其实官方文档已经说得很详细了。
先从MSVS2017导入项目开始。
先文字步骤
- 打开MSVS导入darknet项目目录darknet-master\build\darknet\darknet.sln都工程文件
- 工程编译模式设置成Relese X64
- MSVS中右键右侧面板中的darknet工程文件，点击属性开始配置
- 属性 - C/C++ - 常规 - 添加库目录 - 在第一条添加自己的Opencv3.4.0路径
- 属性 - 链接器 - 常规 - 附加库目录 - 添加自己的Opencv3.4.0\lib路径
- 属性 - C/C++ - 预处理器 - 预处理器定义 - 第一行加上CUDNN
- 进行编译（确定自己的OpenCV也要配置好），编译成功后开始第八步骤
- 下载官方训练集 yolov3.weights 并放在路径 darknet-master\build\darknet\x64下
- 运行 X64 文件下的 darknet_web_cam_voc.cmd 脚本程序，进行real time实时目标检测
再图片步骤
最后进行本地windows调试…
多多少少还是会报错的..
总结，软件装好，配置配好，重要的是opencv的配置也要配好才可以跑。
检测成功，但是FPS只有8…没办法用笔记本跑就是这样