win10 下的YOLO v3 的编译与使用

佚名 5年前 (2019-06-26) 人工智能 1200人围观抢沙发百度已收录

部署环境：win10 +CUDA 10.0 + vs2017 + opencv 3.4.0

代码版本是 https://github.com/AlexeyAB/darknet

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1、初始准备

　　（1）下载代码

　　（2）确保 VS2017 安装了 VC++ v140工具集，如果没有安装，打开 Visual Studio Installer ——修改——选中 c++ 在右侧找到 vc++ v140 如下图所示

2、修改项目文件

　　（1）如果环境不是 CUDA10.0 （安装了CUDA9.0等），文本编辑器打开 darknet.vcxproj 搜索 CUDA 10.0 字样，一共两处（CUDA 和 10.0 中间有个空格）将 CUDA 10.0 换成你安装的 CUDA 版本例如（ CUDA 9.0 ）

　　（2）如果是 CUDA 9.0 ，还需要把 ;compute_75,sm_75 换成 ;compute_70,sm_70

3、项目配置

　　（1）打开 darknet.sln (没有 GPU 的打开 darknet_no_gpu.sln 前面修改也是修改对应无 GPU 的 vcxproj 项目文件 )　，第一次打开会提示重新定向项目这里 windows sdk 选择 10.0 ，平台工具集选择 无升级

　　（2）设置程序 release X64

　　（3）右击 darknet ——属性

　　　　　a) 确定平台工具集是 V140

　　　　　　b）设置VC++目录（包含目录和库目录），分别设置为 OpenCV 的安装目录中的

　　　　　　　　C:\opencv\opencv\build\include

　　　　　　　　C:\opencv\opencv\build\include\opencv

　　　　　　　　C:\opencv\opencv\build\include\opencv2

　　　　　　　　和 C:\opencv\opencv\build\x64\vc14

　　　　　　c）设置链接器

　　　　　　　　链接器——输入——附加依赖项点开后直接添加 C:\opencv\opencv\build\x64\vc14 目录中的 lib 文件的名称（这里是 opencv_world340.lib ）

　　　　　　d）分别点击应用和确定

4、开始编译

　　（1）darknet项目右击生成

　　（2）将 C:\opencv\opencv\build\x64\vc14 目录下的 opencv_ffmpeg340_64.dll 和 opencv_world340.dll 复制到 darknet-master\build\darknet\x64 目录下

　　（3）几种编译报错的解决方法

　　　　a ）MSB8036 The Windows SDK version 8.1 was not found.

　　　　　解决方法：　这是由于目标版本问题，右击项目 —— 常规——将目标版本选中有的那个（这里是10.0.17763.0）

　　　　b ） MSB4019 未找到导入的项目“***Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations\CUDA 10.0.targets”。请确认 <Import> 声明中的路径正确，且磁盘上存在该文件。 darknet \darknet-master\build\darknet\darknet.vcxproj 301

　　　　　　解决方法：将 NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions 文件夹中的所有文件复制到 C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\v140\BuildCustomizations 中重新编译即可

　　　　c ） opencv2/core/core.hpp : No such file or directory

　　　　　　解决方法：右击项目 —— 将配置改成 release 平台改成 x64