GTX980M表示还能再战两年

0、下载项目

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

1、按照自己显卡型号安装驱动(GTX980M)

地址：https://www.geforce.cn/drivers

2、查看显卡支持信息

打开NVIDIA控制面板 ->
最下面系统信息 ->
组件 ->
NVCUDA.dll ****** ->
就是显卡支持的CUDA最高版本

3、下载cuda(CUDA 10.0)

地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

4、下载cudnn(CUDNN 7.4.1)

地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
压缩包里面的文件覆盖到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
然后把C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0加入系统变量path

5、安装opencv（opencv 3.4.0）

地址：https://opencv.org/releases.html
安装其实就是解压，解压完成后：
C:\opencv\opencv\build\include
C:\opencv\opencv\build\x64\vc14\lib
C:\opencv\opencv\build\include\opencv2
C:\opencv\opencv\build\include\opencv
这四个路径加入到系统变量

6、安装vs2017

地址：https://dl.pconline.com.cn/download/2698201-1.html
使用VC++的桌面开发里面有一个“适用于桌面的VC++2015.3 v14.00(v140)工具集要选”

7、配置编译

7.1用vs2017打开目录C:\Users\nvidia\Desktop\darknet-master\darknet-master\build\darknet下的darknet.sln
7.2选择Release x64
7.3右键项目->属性：
- 7.3.1配置属性->C\C++->常规->附加包含目录，填写C:\opencv\opencv\build\include
- 7.3.2配置属性->链接器->常规->附加库目录，填写C:\opencv\opencv\build\x64\vc14\lib
- 7.3.3配置属性->常规->windows SDK 版本 ->选10.0.xxxxxx
- 7.3.4配置属性->常规->平台工具集->选v140
- 7.3.5配置属性->VC++目录->包含目录C:\opencv\opencv\build\include\opencv和C:\opencv\opencv\build\include\opencv2
- 7.3.6配置属性->VC++目录->库目录C:\opencv\opencv\build\x64\vc14\lib
- 7.3.7配置属性->链接器->输入->附加依赖项，加一个opencv_world340.lib

8、编译前的准备工作

8.1 在opencv的安装文件中C:\opencv\opencv\build\x64\vc14\bin下的opencv_ffmpeg340_64.dll和opencv_world340.dll和opencv_world340d.dll复制到C:\Users\nvidia\Desktop\darknet-master\darknet-master\build\darknet\x64目录下
8.2重新打开cuda安装文件，停在安装前的最后一步，走完配置流程，记住解压地址，不需要真的再次安装，不要关掉，这是临时文件。默认位置在C:\Users\nvidia\AppData\Local\Temp\CUDA\CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions，这个下面有四个文件CUDA 10.0.props和CUDA 10.0.targets和CUDA 10.0.xml和Nvda.Build.CudaTasks.v10.0.dll 。把他们都复制到vs2017的安装目录下面的一个文件夹里面：C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\Common7\IDE\VC\VCTargets\BuildCustomizations
8.3然后把刚才那个临时文件里面的C:\Users\nvidia\AppData\Local\Temp\CUDA\CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\CudaProjectVsWizards里面的2017，Templates，extension.vsixmanifest，Nvda.Vsip.CudaWizards，Nvda.Vsip.CudaWizards.dll.pkgdef都复制到C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\Common7\IDE\Extensions和C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\Common7\IDE\CommonExtensions没错，复制两次
8.4打开项目目录C:\Users\nvidia\Desktop\darknet-master\darknet-master\build\darknet\darknet.vcxproj(记事本打开)。倒数第3行是有关配置cuda的东西，还记得刚才C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\Common7\IDE\VC\VCTargets\BuildCustomizations这个目录下复制进去的4个文件吗。把他默认的那个改成C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\Common7\IDE\VC\VCTargets\BuildCustomizations\CUDA 10.0.targets
8.5安装MSVCR100.dll。查看https://jingyan.baidu.com/article/c33e3f483151efea15cbb522.html或者下面统一安装
8.6补齐环境库。下载地址http://xthj.3dmgame.com/3DMyxklxbv2.0.rar 安装默认选项就行，装完了会自动重启

9、编译

vs里面右键项目->清理->编译

10、测试

编译完成以后C:\Users\nvidia\Desktop\darknet-master\darknet-master\build\darknet\x64这个地方会有一个darknet.exe
在这个目录下开命令行窗口（记得下载权重哦）

darknet.exe detector test data\coco.data yolov3.cfg yolov3.weights

用那个data\dog.jpg就能显示图像了

11、参考链接

https://blog.csdn.net/KID_yuan/article/details/88380269
https://blog.csdn.net/weixin_41666001/article/details/89378801
https://blog.csdn.net/a429367172/article/details/95476435
https://blog.csdn.net/jyl1999xxxx/article/details/50618144
https://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/52679937?utm_source=blogxgwz8
https://jingyan.baidu.com/article/c33e3f483151efea15cbb522.html
https://blog.csdn.net/buknow/article/details/88428981

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