YOLOv3的环境配置
VS2017配置YOLOv3
自身配置:
GeForce GTX 1050显卡 512.15版本
Visual Studio 2017Community
CUDA 10.1
cudnn 7.6.5
OpenCV 3.3.0
文章目录
- VS2017配置YOLOv3
- 前言
- 一、下载
- 二、配置
- 1.CUDA10.1 配置 cudnn7.6.5
- 2.VS2017 配置 CUDA 10.1
- 3.VS2017 配置 OPENCV 3.3.0
- 4.VS2017配置darknet
- 5.图片、视频测试
- 三、问题解决
- 1 darknet生成时出现C4996错误。
- 2 darknet生成时出现未声明的标识符,错误C2065。
- 3 darknet生成成功,测试的时候提示couldn't open file: cfg\coco.data
- 4couldn’t open file: data/coco/names
- 总结
前言
最近在做毕设,需要用到YOLOv3算法来训练,小白从头学起,就在这里记录一下在配置过程和所遇到的问题吧。
一、下载
IDE: VS2017社区版:https://pan.baidu.com/s/1QVOA-mka0TWGBmt9l_IMXw 码:ba6d
视觉库:OPENCV 3.3:https://pan.baidu.com/s/1LpwOzwnjsJRotcjhzlWwiA 码:oq70
运算平台:CUDA 10.1:https://pan.baidu.com/s/1FXiEZ5CObFdIM6E0UNXmOQ 码:k5p3
加速器: cudnn 7.6.5:https://pan.baidu.com/s/1yKz-N6kmSJAJjQF97uEQ5w 码:rbt3
YOLOv3_darknet:https://pan.baidu.com/s/1TJMA888iDA9O3n0OljZLzg 码:c83p
YOLOv3权重:https://pan.baidu.com/s/1DI-sXy_fXm1dH0Dg5fbk2g 码:oq8z
以上均为本人配置的网盘链接,其中YOLOv3_darknet是从github直接下载的zip文件,而非git clone。
也可以去官网去搜索自行下载。
比较重要的一点:下载CUDA前,一定先看看自己电脑的显卡版本:下面这个网址说明了怎么查看。https://blog.csdn.net/Strive_For_Future/article/details/104388165?msclkid=26abfea4c3db11ec84138f04b8eeb71b
一定要记住上面环境的安装地址,配置的时候都要用到。
二、配置
1.CUDA10.1 配置 cudnn7.6.5
https://blog.csdn.net/qq_40263477/article/details/105132913
这个网址里介绍了如何配置Windows中的CUDA和cudnn,与本人的配置只是版本不同,但操作一致。
如果想要在yolov3中使用的话,cudnn的版本不要超过 8.0,也就是必须安装8.0版本以前的。
2.VS2017 配置 CUDA 10.1
https://blog.csdn.net/qq_43715171/article/details/121876316
这个网址里面介绍了如何配置VS2017和CUDA。
3.VS2017 配置 OPENCV 3.3.0
https://blog.csdn.net/qq_41175905/article/details/80560429
这个网址里面介绍了如何配置VS2017和OPENCV,只是版本不同。
尽量配置OPENCV3.4.0(可以包括3.4.0)以前的版本,因为后面版本的会出现bug。
4.VS2017配置darknet
找到前面下载的YOLOV3_darknet,现在我们要开始配置YOLO了。
https://blog.csdn.net/sinat_41852207/article/details/90906309
这个网址里面介绍了如何配置,以及遇到错误MBS3721时应该怎么做。
到这里基本就全部配置完成了,并且根据上面的过程,应该已经成功生成了darknet.exe。
5.图片、视频测试
图片测试:
darknet.exe detector test data\coco.data yolov3.cfg .\weights\yolov3.weights
在dos里使用cd步进到 darknet.exe 所在的文件夹下,选择上面的代码输入之后,得到下图。
再选择图片路径即可进行测试。如下图所示。
视频测试:
darknet.exe detector demo data\coco.data yolov3.cfg weights\yolov3.weights
在dos里使用cd步进到 darknet.exe 所在的文件夹下,输入上面的代码,就可以调用摄像头进行实时检测。
三、问题解决
1 darknet生成时出现C4996错误。
这是因为 cudaThreadSynchronize()在cuda10.0以后被弃用了。可以用 cudaDeviceSynchronize() 来代替。
2 darknet生成时出现未声明的标识符,错误C2065。
这是因为v8版本的cudnn不支持,需要改为使用v7版本的cudnn。
3 darknet生成成功,测试的时候提示couldn’t open file: cfg\coco.data
为什么会出现这个问题尚且不知,但是可以解决:win+r并输入cmd,在cmd中使用cd步进到darknet.exe所在的文件夹,然后输入测试语句即可。
4couldn’t open file: data/coco/names
在搜索解决第三个问题时,遇到了这个问题的解决方法,就一起写下来,但本人在测试过程中并未出现这个问题。
这是由于git clone导致的问题,只需去GitHub上下载zip解压使用即可。但现在GitHub不方便进入,所以本人在第一部分给出的代码便是GitHub下载的zip,而非git clone。
总结
现在网上也有很多的教程教你如何配置yolov3,但还是走了很多的弯路,能够配置好实属不易。
希望这篇文章也能够给其他人提供点方便吧。
2022.4.25
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