windows下yolov3的配置
yolo官網(wǎng):https://pjreddie.com/darknet/yolo/
darknet-windows代碼下載:https://github.com/AlexeyAB/darknet(墻裂推薦看里面的README)
配置環(huán)境:
?Visual Studio 2015(vc14)
CUDA 9.1
cuDNN 7.0
OpenCV 3.4(其它版本對(duì)應(yīng)修改包含目錄為自己安裝opencv的路徑)
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1.用VS打開 build\darknet\darknet.sln,設(shè)置成?x64?和 Release, 然后Build-> Build darknet.?(這一步如果不能編譯成功,可以執(zhí)行完下面的步驟后再編譯)
注意:? OpenCV用 3.4.0 以前的,3.4.1 可能出問題。
2.在opencv的安裝目錄\opencv3.4\opencv\build\x64\vc14\bin(根據(jù)自己的安裝路徑修改)下找到opencv_world340.dll 和?opencv_ffmpeg340_64.dll 把復(fù)制到 D:\darknet-windows\build\darknet\x64 中(即darknet.exe所在的路徑)。
3. 檢查??C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1?是否有bin?和?include文件夾, 如果沒有從cuda的安裝路徑中把它們復(fù)制過來。
4. 安裝CUDNN (加速用的,可以不安裝)
下載?cuDNN 7.0 for CUDA 9.1:?https://developer.nvidia.com/cudnn
下載解壓縮后,將文件夾中的cndnn64_7.dll、cudnn.h、cudnn.lib分別復(fù)制到
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\bin
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\include
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\lib\x64
注意:cudnn需要與cuda版本相對(duì)應(yīng)。
到此為止你應(yīng)該已經(jīng)配置完成了,如果你的安裝環(huán)境和我的不一樣請(qǐng)看下面:
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1..如果不安裝CUDNN:打開\darknet.sln?->(right click on project) -> properties -> C/C++ -> Preprocessor ->Preprocessor Definitions, and remove this:?CUDNN;
2.如果你的CUDA 版本不是 9.1:打開build\darknet\darknet.vcxproj?找到 "CUDA 9.1"的兩個(gè)地方把它改為你自己的版本號(hào)。
3.如果沒有GPU:打開?build\darknet\darknet_no_gpu.sln,設(shè)置?x64?and?Release, 然后:Build -> Build darknet_no_gpu
4.如果你的OpenCV不是 3.4。(以2.4.13為例)
4.1(right click on project) -> properties -> C/C++ -> General ->Additional Include Directories:? ????????? ?C:\opencv_2.4.13\opencv\build\include
4.2(right click on project) -> properties -> Linker -> General ->Additional Library Directories:?C:\opencv_2.4.13\opencv\build\x64\vc14\lib
5.If you haveGPU with Tensor Cores (nVidia Titan V / Tesla V100 / DGX-2 and later) speedupDetection 3x, Training 2x:\darknet.sln?-> (right click on project)-> properties -> C/C++ -> Preprocessor -> Preprocessor Definitions,and add here:?CUDNN_HALF;
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------測(cè)試:
1.打開cmd切換到darknet.exe路徑下:D:\darknet-windows\build\darknet\x64
2.在cmd輸入:
darknet_no_gpu.exe detector test data/coco.data?yolov3.cfg yolov3.weights(無GPU版)
darknet.exe detector test data/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights(GPU版)
yolov3.cfg yolov3.weights要對(duì)應(yīng),并把它們放在D:\darknet-windows\build\darknet\x64路徑下
3.根據(jù)提示輸入要檢測(cè)的圖像路徑。PS:最好把殺毒軟件關(guān)了,不然darknet.exe會(huì)被隔離。
原圖:
檢測(cè)結(jié)果:
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的windows下yolov3的配置的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 第四范式AI转型合伙人招聘进行时
- 下一篇: Java核心类库篇8——网络编程