yolov4的GPU搭建配置

本文档详述了如何在Windows环境下配置YoloV4的GPU版本,包括下载darknet框架,修改CMakeLists.txt文件设置OpenCV路径,解决权限问题,配置解决方案以匹配GPU计算能力,并调整opencv相关库的路径和依赖项。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

下载yolov4的框架
https://github.com/AlexeyAB/darknet

解压darknet-master.zip
打开darknet-master文件夹

在CMaketLists.txt中找到if(ENABLE_OPENCV)
添加  set(OpenCV_DIR E:/cuda_opencv/opencv/build/install)

打开powershell控制台
输入   .\build.ps1
可能会出现没有权限, 跟打开cmd一样在外部打开,解锁权限

训练自己的数据集,参考

https://mp.youkuaiyun.com/console/editor/html/107311683

生成dll与lib文件
打开H:\darknet-master\build\darknet文件,如果是GPU版本,点击yolo_cpp_dll.sln,改为Release X64运行
打开yolo_cpp_dll.vcxproj,如果cuda版本不是10.0,需要修改

配置yolo_cpp_dll.sln
项目 --> 属性 --> 配置属性 --> C/C++ --> 预处理器 --> 取消预处理器定义,查看所需预处理器是否被禁用

项目 --> 属性 --> 配置属性 -->CUDA C/C++ --> Device --> Coda Generation
将compute_30, sm_30,compute_75, sm_75改为自己的GPU运算能力
compute_61, sm_61(GTX 1080Ti)
通过https://blog.youkuaiyun.com/zyb418/article/details/87972608中显卡配置,找到自己电脑的计算能力

如果opencv还是不行,配置opencv
项目 -->

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