使用Cmake-GUI在windows环境下编译yolov4

yolov4来了，更高的准确率和更快的速度！

点击下方链接，提前来B站感受一下yolov4的检测效果吧

https://www.bilibili.com/video/BV1cp4y197jV/

在linux中编译yolo比较简单，只需要配置好cuda和cudnn之后通过makefile直接编译就可以，但是在windows平台下编译起来比较麻烦，并且可能会遇到各种各样奇妙的bug，这里使用官方推荐的cmake-gui的方式来进行编译，相对比较方便，废话不多说，看下面的过程。

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

paper: https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf

首先将darnet下载到本地，直接下载压缩包解压或者命令行中执行下列命令

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

编译前的准备

按照官方指南，在编译之前请保证你已经配置好cuda、cudnn和opencv。

• cuda和cudnn

  cuda直接从nvidia官网下载下来进行安装即可，安装成功之后下载cudnn的压缩包直接解压之后移入cuda的安装目录即可，如下图所示

  image-20200430124330528

  命令行中输入nvidia-smi和nvcc -V能正确输出相关信息表示安装成功。

  image-20200430124511033

• opencv

  opencv我这里下载的是3.4.10版本的，直接从官网下载即可，下载好了之后点击执行exe文件，记住安装位置。

image-20200430124706979

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安装完毕之后配置一下环境变量，如下图所示。

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• cmake-gui

  cmake-gui也是比较简单，直接从官网下载好安装即可，界面如下图所示：

  image-20200430124837255

开始编译

首先打开选择你的darknet的目录

image-20200430125937112

依次点击配置、生成和打开项目，我这里使用vs2019打开项目

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按照下面的顺序和配置依次右键生成，生成成功之后你就可以在darknet目录下看到darknet.exe了！

image-20200430131007239

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测试一下吧！

首先要下载作者提供的预训练权重到darknet目录下，由于作者将文件放在了谷歌网盘，下载比较麻烦，小伙伴们也可以通过下面我的网盘地址进行下载。

链接：https://pan.baidu.com/s/1mqkkhR5cgDruNaBBb7m-Qg
提取码：tpci

首先在darknet中目录下打开命令行

image-20200430132708991

• 图片目标检测

  请执行下列命令，这里使用的是作者项目中提供的图片，如果检测自己的请更换为自己的

  darknet.exe detect cfg\yolov4.cfg yolov4.weights data\dog.jpg
  

  image-20200430132526349

• 视频目标检测

  请执行下列命令，这里是我从网上下载的一段视频，命名为street.mp4放在了data目录下

  darknet.exe detector demo cfg\coco.data cfg\yolov4.cfg yolov4.weights .\data\street.mp4
  

image-20200430133402494

• 摄像头目标检测

  请执行下列命令， 我台式机没摄像头，暂时就不跑了

  darknet.exe detector demo cfg\coco.data cfg\yolov4.cfg yolov4.weights
  

以上就是yolov4在windows上运行的全部流程了，小伙伴们感兴趣可以自己试一试，想看效果的话可以看我录的这一段视频，视频地址如下。

https://www.bilibili.com/video/BV1cp4y197jV/