GPU版本yolo_cpp_dll.dll编译

最新推荐文章于 2022-07-10 14:01:46 发布
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分类专栏： 图像识别
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq114480/article/details/105690408
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本文详细介绍如何在darknet-masteruilddarknet路径下，通过yolo_cpp_dll.sln生成GPU版本的yolo_cpp_dll.dll文件。此过程对于希望在计算机视觉任务中使用GPU加速的开发者尤为重要。

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

GPU版本的DLL编译
进入darknet-master\build\darknet路径下，打开yolo_cpp_dll.sln
在这里插入图片描述
生成yolo_cpp_dll.dll，如下设置。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

YOLO(3) -------------- 使用动态链接库dll、lib来运行yolo
阳光非宅男的博客
05-31 5157
根据前两章的学习，我们已经得到了根据darknet编译成的yolo库文件yolo_cpp_dll.dllyolo_cpp_dll.lib，本节我们将直接利用该库文件进行目标识别的工作。 前期文章回顾： YOLO(1)--------------NO GPU模式下配置、使用yolo v3 YOLO(2)-------------- 编译产生YOLO dll文件 一、新建工程 y...
WIN10+YOLOv4 C++调用Yolov4生成的DLL
weixin_45052870的博客
08-21 1076
7，完整代码。
yolo(vs2019编译cuda11_cv420_darknet_yolo_cpp_dll).zip
05-08
yolo(vs2019编译cuda11_cv420_darknet_yolo_cpp_dll),不包含yolo网络配置和权重
CPU版本yolo_cpp_dll.dll编译
qq114480的博客
04-22 1825
CPU版本的DLL编译 进入darknet-master\build\darknet路径下，打开yolo_cpp_dll_no_gpu.sln 生成yolo_cpp_dll.dll，如下设置。 生成yolo_cpp_dll_no_gpu.dll，如下设置。
yolov3 yolo_cpp_dll 调用
nathan1025的博客
09-05 6276
1.编译       1.1 如出现 cudnn宏问题 ，查看cudnn版本是否正确        1.2 包含目录 ..\..\3rdparty\include;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\inc...
MFC下调用yolo_cpp_dll.dll
alansss的博客
03-01 1575
参考 1.「寒韩Glory」VS2015图形界面YOLO3应用程序 2.[扶摇直上九万里wyh]MFC OpenCV：显示图片的3种方法（详细） 主要参考1中的yolo相关配置属性，和2中的第3.2部分:转换格式显示OpenCV图片。 界面设计 设计的界面如下： 包含了导入图片、进行识别两个有效个按钮（界面中的加载网络按钮无效），两个picture control，一个识别耗时文本和一个可更改文...
YOLOv4生成GPU版和CPU版动态库，供python调用
fengxinzioo的博客
06-06 3018
YOLOv4源码下载、vs c++安装和opencv环境配置参考前半部分： https://blog.csdn.net/fengxinzioo/article/details/105647320 一、打开darknet工程 二、GPU版 2.1、打开yolo_cpp_dll.vcxproj，搜索“CUDA ”，CUDA后面有一个空格，修改为对应的CUDA版本，总共有两处需要修改。将里面的cuda版本改成你电脑安装的版本 下图打开yolo_cpp_dll.vcxproj： ...
适用于Windows和Linux的Yolo-v3和Yolo-v2（下）
吴建明wujianming_110117
07-16 593
适用于Windows和Linux的Yolo-v3和Yolo-v2（下） 如何训练（检测自定义对象）： （培养老YOLO V2 yolov2-voc.cfg，yolov2-tiny-voc.cfg，yolo-voc.cfg，yolo-voc.2.0.cfg，… 通过链接点击） 训练Yolo v3： 创建yolo-obj.cfg内容与中相同的文件yolov3.cfg（或复制yolov3.cfg到yolo-obj.cfg)和： 将行批次更改为 batch=64 将线路细分更改为 subdivisions=16
c++封装yolov4进行目标检测
weixin_45134998的博客
06-30 2640
c++封装YOLOV4，C#使用YOLOv4
【视觉检测C++接口实现】vs2019使用动态链接库yolo_cpp_dll调用yolov3
weixin_52797278的博客
02-07 5008
目录 0. 前言 1. 准备工作 1.1 yolo_cpp_dll.dll和yolo_cpp_dll.lib的获取 1.2 pthreadGC2.dll和pthreadVC2.dll的获取 1.3yolo_v2_class.hpp的获取 1.4设置opencv环境变量（若已经设置可忽略） 2. C++新项目的创建 2.1 创建一个C++新项目（略） 2.2 在新项目文件夹内创建两个新文件夹 2.3 在新项目文件夹内（这里是project1）放好提前准备的链接库等文件 2.4 编写源..
YOLOv2 cpu版dll文件
04-05
使用说明参看https://blog.csdn.net/qq_17550379/article/details/78504790
yolo3-training-keras-master:在GPU上使用自己的数据进行YOLOv3培训。 YOLOv3的Keras实现
05-11
yolo3-training-keras-master 介绍 对自己的数据使用YOLOv3培训 在GPU上编译YOLOv3培训 受启发的YOLOv3检测的。 YOLOv3培训 有关详细信息，请参见。 使用GPU进行YOLOv3培训 有关详细信息，请参见 。 YOLOv3的Keras实现 用自己的数据进行训练（攀岩者，男女同班） 从下载经过培训的YOLOv3权重。 将Darknet YOLO模型转换为Keras模型。 运行YOLO检测。 python convert.py ./cfg/yolov3.cfg yolov3.weights yolo.h5 python yolo.py PS： 更改yolo.py中“ self.score”的值以调整检测阈值 就我而言，我训练了200个图片的400个纪元，这远远不足以取得良好的测试结果。 一些例子：
vs2015下使用动态链接库调用YOLOv3
03-07
从零开始在win10+vs2015上运行YOLOv3,记得在x64 debug下运行，相关文件需要另外准备，压缩包内的截图里面有完整路径。参考博文：https://blog.csdn.net/qq_22199831/article/details/104713533
YOLO动态链接库的编译和使用 - weixinhum - 优快云博客.pdf
09-24
YOLO动态链接库的编译和使用 - weixinhum - 优快云博客,YOLO动态链接库的编译和使用 - weixinhum - 优快云博客,YOLO动态链接库的编译和使用 - weixinhum - 优快云博客
VS2015 编译 yolo cpp dll 报错 MSB3721 11个error “activation_kernels.cu”
LessIsMore.
04-12 508
VS2015 编译 yolo cpp dll 报错 MSB3721 11个error “activation_kernels.cu” 11个error详细的位置 activation_kernels.cu" /> avgpool_layer_kernels.cu" /> blas_kernels.cu" /> col2im_kernels.cu" /> convolutional_kernels.cu" /> crop_layer_kernels.cu" /> decon
Windows10下编译opencv以及yolov4、yolov4_cpp_dll.dll
qq_16759959的博客
01-21 1397
编译的安装顺序是，CUDA+CUDNN（安装包与压缩包不要删除，不要删除，不要删除，防止踩坑的后备）,然后是VisualStdio，其次是OPENCV + 扩展库，最后是cmake。 环境变量配置，参考博文https://blog.csdn.net/weixin_44683176/article/details/107807360。其中，CUDA与OPENCV都需要进行环境配置，这对于以后的编译十分重要。 CUDA可以从nvidia官网进行安装，然后cudnn下载cuDNN Li..
yolov3 指定gpu_GPU调用模块源码yolov3人工智能深度学习教程
weixin_39887577的博客
01-12 1352
看了上面教程 又带不起来 用不了的 那是因为需要配置 yolov3配置环境。易语言首发yolov3 GPU识别调用列子 一张图 只要10毫秒 就可以完全识别出所有物品种类带坐标 是CPU的100倍。里面这个YOLO神经网络.e是别人写好的易语言调用由于是模块化免费我就不在写一个了主要讲解yolov3怎么使用训练自定义图片数据首先打开YOLOV3文件夹\\dataJPEGlmages 要标注训练的图...
darknet添加新层以编译yolo_cpp_dll-------shufflenet模块
qq_16759959的博客
03-23 335
首先感谢AlexeyAB大神提供的YOLOv4源码，以及gmayday1997大神提供的split以及shuffle模块源码，本文以两位的工作进行yolov4版本中轻量化模块shufflenet模块的添加。 ①首先寻找到channel_slice.c和channel_shuffle.c的源文件及.h头文件，以及加入split.c与split.h六个文件。 ②接下来添加新层。参考DarkNet（1）--添加新层教程（slice层为例） 2.1 makefile文件的154行OBJ=中添加ch....
YoloV4学习笔记4_编译dll并调用测试（win10+VC2015+opencv4.4+yolov4）
weixin_41885527的博客
07-10 1195
YoloV4学习笔记4_编译dll并调用测试（win10+VC2015+opencv4.4+yolov4）
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