YOLOv4从配置环境到跑通代码的小白教程
一直以来都只是看论文和网上的一些纯文字的讲解,但从来没有实操过,非常想自己跑一下代码,看一下算法的整个实现过程,于是就有了这次尝试。
系统环境介绍
windows 10
NVIDIA GeForce GTX 3060
VIsual Studio 2017社区版
CUDA 11.3
Cudnn 8.2.0
Python 3.9.7
OpenCV
1 配置环境
1.1 安装VS
下载网站:下载 Visual Studio Tools - 免费安装 Windows、Mac、Linux (microsoft.com)
1.2-1.4步直接参考这篇文章(懒得写)
(74条消息) YOLOv4手把手教程!从配置环境,带你跑通代码!_Veritaswhs的博客-CSDN博客_yolov4环境搭建
有些小伙伴可能从来没有配置过环境变量,所以这里详细解释一下。
在【此电脑】或【计算机】处右键,【属性】->【高级系统属性】->右下角的【环境变量】
首先在【用户变量】处【新建】,添加数据。文章中提到的,像这种:
就是在【系统变量】的【Path】里【编辑】->【新建】,添加数据
2 下载代码
下载链接: GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks
在D:\代码\YOLOv4\darknet-master下找到Makefile文件,用记事本打开并修改Makefile,记得保存。
进入D:\代码\YOLOv4\darknet-master\build\darknet目录下,双击darknet.vcxproj,使用Pycharm打开。
Pycharm及python安装详细教程_陌上行走的博客-CSDN博客_python详细安装教程
PyCharm2021安装教程_学习H的博客-CSDN博客_pycharm2021
pycharm从安装到全副武装,学起来才嗖嗖的快,图片超多,因为过度详细!_川川菜鸟的博客-CSDN博客
因为我的Pycharm安装了很久了,当初也是参考这些文章安装好的,所以这里就不详细写安装过程了。
Pycharm打开darknet.vcxproj后,大概在第55行和第300行左右的位置,找到这样的代码段
将这两处的cuda版本号改为对应的自己已安装的cuda版本号后,保存并关闭 。
进入D:\代码\YOLOv4\darknet-master\build\darknet目录下,双击darknet.sln,使用vs 2017打开。
将上面改为Release x64,然后点击【生成】->【生成darknet】
若下方显示生成成功,且在D:\代码\YOLOv4\darknet-master\build\darknet\x64下生成了darknet.exe,则编译成功。
3.darknet使用
权值文件yolov4.weights,下载后放在D:\代码\YOLOv4\darknet-master\cfg目录下。
在网上随便照一张包含人和车的交通路口的照片,放到D:\代码\YOLOv4\darknet-master\data目录下。
测试视频:(视频可以去B站下载:车辆检测和交通流量测试视频_哔哩哔哩_bilibili)
darknet.exe detector demo cfg\coco.data cfg\yolov4.cfg yolov4.weights .\data\xxx.mp4
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