DNN：windows使用 YOLO V1，V2
????????? 本文有修改，如有疑問，請移步原文。
??????? ? 原文鏈接：? YOLO v1之總結(jié)篇（linux+windows）?????????
??????? ? ? ? ? ? 此外：? YOLO-V2總結(jié)篇??? Yolo9000的改進(jìn)還是非常大的
????????? 由于原版的官方Y(jié)OLOv1是只支持linux 和mac的，如果要自己修改，可能需要走好對哦的坑，同時(shí)還得具備一定的技術(shù)水平，幸好有革命斗士為我們走出了這一步，
?????? ?? 可以參考下面2個(gè)YOLO-windows，
https://github.com/frischzenger/yolo-windows
https://github.com/AlexeyAB/yolo-windows
???????? 推薦使用第二個(gè)版本，比較新，使用CUDA8.0，第一個(gè)版本使用CUDA6.5.
???????? 推薦使用YOLO-V2版本，V1版本沒有編譯成功。
??? ? ?? 隨便下載上面的一個(gè)yolo，然后進(jìn)入yolo-windows-master\build\darknet\下面，用vs2013直接打開darknet.sln，選擇，x64版本，只要配置OpenCV和pthreads就可以，
為了方便大家參考，這里貼出本人的環(huán)境配置...........................
???????? .................................
???????? 配置好編譯時(shí)，出現(xiàn)：error C2275: 'size_t'.....問題
?????? ? 解決方法： 把出錯(cuò)的地方，變量聲明全部移到函數(shù)頭部.....
???????? 此外，一步編譯成功......
?????????
編譯成功：
???????????? 進(jìn)入，yolo-windows-master\build\darknet\x64\Release\下面，
???????????? 去官網(wǎng)鏈接，http://pjreddie.com/media/files/yolov1.weights，下載好yolov1.weights，https://pjreddie.com/darknet/yolo/，使用
https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights?????????? 得到預(yù)訓(xùn)練的權(quán)值。
??????????? 然后運(yùn)行，darknet.cmd darknet_coco.cmd，隨便輸入一張圖像，例如，person.jpg，就會出來運(yùn)行效果。
??????????? 其中第一個(gè)為cpu+debug版本，第二個(gè)為cpu+release版本，
下圖為運(yùn)行結(jié)果：
??????? ???????
? ? ???
編譯cudnn版本：
??????? 在convlutional_kernels.cu 工程出現(xiàn) unsolved external symbol cudnn_handle.
??????? 在darkNet源代碼里面 cuda.h 已經(jīng)聲明！
訓(xùn)練篇：
這里假定我要實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的人臉檢測。
（1）首先就是數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備，這里建議使用python+QT開發(fā)的摳圖小工具，labelImg。
（2）模仿VOC的格式建立相應(yīng)的文件夾，執(zhí)行，請拜訪原文：YOLO-V2總結(jié)篇???
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的DNN：windows使用 YOLO V1，V2的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
