目标检测之三 Win10 +VS2015+双gtx Titan X使用YOLO v2训练VOC数据

Win10 +VS2015+双gtx Titan X使用YOLO v2训练VOC数据

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    本文主要是记录在win10下，yolo v2训练数据的一整个过程，网上很多是在linux下的，不得不说这个东西还是linux下方便啊，主要依赖项：

VS2015或者VS2013都可以

Opencv2.x或者opencv3.x

Cuda8.0和cudnn6.0

GitHub上下载darknet源码

最近老师给配了一个深度学习专用的电脑，两路Titan X显卡+i7 6700K+SSD 256G+HD 4T（企业级），自己组装，搞了一下午（电脑硬件小白）。然后装双系统，配环境，真的是麻烦，搞了很久。磨刀不误砍柴工，为了以后效率高点还是值得的。

    好了，不扯淡了。回到正题，使用YOLO v2训练VOC数据，我觉得使用yolo的朋友应该都是看上了它的速度，可以做到实时检测，这是最大的优点。

1.  配环境

装cuda和cudnn环境，这里就不说了，直接官网下载下来一路默认安装就好了，本文使用cuda8.0和cudnn6.0，cudnn下载的时候需要注册和填一个调查问卷，很简单这里就不谈了，网上也有很多是写这个的。配好在cmd窗口运行nvcc –V，有出现

表示安装成功。

为了显示图像，这里还安装了opencv，随便选一个版本，我装了opencv2.413，具体安装方法见我转载的博客（），并把环境配好，主要是环境变量和VS是属性管理器。

 

2.  编译源文件

从GitHub上下载darknet网络的源代码，在darknet-master\build\darknet目录下有这些文件，包括gpu版本和cpu版本，我们这里选择darknet.vcxproj,即是gpu版本，用VS

打开一般是出错的，不能正确加载项目，这是正常的。如果是no gpu版本的是能正常打开的，它并不依赖cuda的环境。