Win10 + VS2019 配置Darknet YOLOv3

2019年10月17日 2 作者 折纸
  • CPU: i5-9300H
  • GPU: GTX 1650
  • OS: Windows 10 家庭中文版 64bit
  • CUDA: 10.1
  • CUDNN: 7.6.4
  • OpenCV: 3.2

此处默认读者已部署上述环境,值得一提的是如果读者有部署GPU版本的需求的话,切记前往NVIDIA官网查看驱动版本是否需要更新,否则容易遇到GPU版无法正常运行的问题,永远不要相信第三方检测工具告诉你的数据,笔者为此浪费近两个小时时间 = =

另外希望读者注意安装VS2017 / VS2019时特别注意勾选MSVC v140组件,且安装VS后再安装CUDA及CUDNN

Step 1

前往Darknet YOLOv3下载项目或git clone https://github.com/alexeyab/darknet.git

Step 2

.\darknet\build\darknet目录下用sublime或记事本打开darknet.vcxproj,将2个CUDA 9.1替换为自己的CUDA版本号,例如本人使用CUDA 10.1,则替换为CUDA 10.1即可

Step 3

打开darknet.sln,应该会弹出如下图所示界面,如果没有就在选项卡中 项目–重定向打开,特别注意平台工具集选择无升级,另外我自己测试Windows SDK版本有10.0最新的选项,但是选了编译会有报错,猜想应该要选具体版本合适些
KkePSJ.png
同时打开选项卡 调试–darknet属性修改项目属性。
配置属性–VC++目录–包含目录–编辑
填入(.为读者opencv路径)
.\opencv\bulid\include
.\opencv\bulid\include\opencv
.\opencv\bulid\include\opencv2
KkdWCQ.png
配置属性–VC++目录–库目录–编辑
填入.\opencv\bulid\x64\vc14\lib
Kkdj29.png
链接器–输入–附加依赖项
加入.\opencv\build\x64\vc14\lib下读者的库名字(根据opencv版本变化会有不同)
Kkwi5D.png

Step 4

.\opencv\build\x64\vc14\bin下的opencv_world330.dll 和opencv_ffmpeg330_64.dll 复制到 .\darknet\darknet-master\build\darknet\x64目录下。
检查项目属性为Release x64后,右键项目重新生成即可。若严格按照本文步骤应该不会出现报错。如有报错请评论/或邮件cheerway.liu@gmail.com
KkwQIS.png

Step 5

前往Darknet Github下载训练好的模型进行测试,如下图所示,根据自己需求。
KkwfIO.png
以yolov3.weights为例,放在.\darknet\bulid\darknet\x64下,打开同目录下darknet_yolo_v3.cmd,出现下面结果表示成功编译。
Kk0ul9.png

下次更一些训练自己数据集的经验^^