2021年完美安装配置YOLO教程：成功在Windows10下安装YOLO开发环境并成功完成目标检测测试「基于C/C++版本」

置顶 已于 2022-09-19 22:45:03 修改
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分类专栏： 深度学习目标检测算法
于 2020-11-14 22:07:08 首次发布
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版权
本文提供了一步一步的指导，详细阐述如何在Windows10上成功安装配置YOLO开发环境，包括显卡驱动、VS2019、CUDA、cuDNN、OpenCV的安装和环境变量配置，以及YOLO的下载、编译和运行。特别提醒，需注意CUDA版本与opencv版本的匹配，以及安装顺序。

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

YOLO开发环境搭建与目标检测「基于C++版本」

一、先展示安装成功后YOLO测试成功的结果

本文参考链接以及资料下载网址：
YOLO
YOLOv3_data
cuDNN Archive
CV_GIT
VS 2019
CUDNN
OPENCV34

最后出现报错：vs2015出现MSB8020，MSB8036等SDK版本选择的错误

解决办法：

这类问题的解决方案是 在菜单栏中打开项

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于FPGA的目标检测硬件加速技术及其应用研究(下)
qq_36130719的博客
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PL侧的静态功耗为0.203w，PS侧功耗为1.284w，MMCM的功耗为0.122w，DSP的功耗为0.201w，BRAM的功耗为0.1w，逻辑翻转、普通信号和时钟的动态功耗分别为0.301w、所用的时间为1.608352490421456秒，图中的Out[18]则是测试图片的最终检测输出结果，可以看到系统检测到图中的马的概率为0.94、人的概率为0.94、狗的概率为0.88。均贴合草莓，位置检测准确；可以看到，对于成熟的草莓的检测效果是很好的，准确率可以达到95%，但是检测未成熟的草莓的准确。
【YOLO部署Android安卓手机APP】YOLOv8部署到安卓实时目标检测识别——官方/自训练模型YOLOv8人脸/车辆等目标检测（可自定义更换其他目标）
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本文首先讲解如何直接使用官方训练好的模型部署到手机APP进行人脸检测，然后讲解如何修改其他目标进行检测，以车辆检测为例进行讲解如何训练自己的模型部署到手机APP。本文为详细设计/配置文档，包含完整所需的环境配置搭建，项目工程配置步骤等，手把手记录使用pycharm和Android studio的工程开发过程，实现YOLO部署到安卓。实战开发，亲测无误。本项目实现了人脸检测和车辆检测，当然，以此你可以按照本项目开发步骤扩展更换为其他目标进行检测，例如更换为车牌、手势、人脸面部活动、人脸表情、火焰烟雾、行人等
yolov5的部署，tensorrt，C++，windows10
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01-26 1235
转载自(1)下载配置tensorRT我这边下的是tensorRT8.x,勾选 I agree 出现选择window 下的下载后解压到文件夹：将 TensorRT-7.2.3.4\include 中头文件 copy 到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include；
windows搭建yolo环境
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05-12 593
Win10 + VS 2015 + opencv 3.4.0 + yolo3 如果版本不对，搭建不成功，建议用我上传的打包资源：yolo3相关资源.rar 1.安装cuda+cudnn，见以前文章，需要注意：cuDNN的官网下载cuDNN文件，这个稍微麻烦些，需要注册英伟达的开发者账号才能下载，可以用网盘下载，下载地址见以前文章。 2.安装opencv 下载opencv-3.4.0-vc14_vc15.exe，（见我上传的资源：yolo3相关资源.rar）运行安装 配置： （1）系统环境变量 【我的电脑】-
基于深度学习YOLOv10的小目标车辆检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）
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本项目基于YOLOv10目标检测算法，开发了一套高效、精准的小目标车辆检测系统，专注于检测图像或视频中的小型车辆目标（如远距离车辆、密集车流中的小型车辆等）。系统采用优化的YOLOv10模型结构，结合针对小目标检测的数据增强策略，显著提升了模型对小尺寸车辆的识别能力。 数据集包含7,481张车辆图像（训练集5,236张，验证集2,245张），涵盖不同光照条件、复杂背景、遮挡场景及多尺度车辆目标，确保模型在真实场景下的鲁棒性。该系统可广泛应用于智能交通监控、自动驾驶感知、无人机航拍车辆检测、停车场管理等场景
yolo安装成功
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按照 http://blog.youkuaiyun.com/samylee/article/details/51684856 的教程，把yolo安装成功了，上图：
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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLO v5的排水管网缺陷智能识别
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城市排水系统主要用于收集和排放城市内部的雨水和废水，包括雨水排放系统和 污水排放系统两部分。城市排水系统对于城市的环境和生活质量有着重要的作用，它 可以有效地收集和处理城市内部的雨水和污水，避免由此产生的污染和环境问题，同时也可以保证城市内部的排水畅通确保城市的正常运行和居民的生活质量。截至2019 年我国城市排水管道的总长度超过74万公里，排水管道的建设逐渐成为我国城市化建 设进程中市政工程的建设重点（如图1-2所示）。
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进入C:\Users\xbh\Desktop\ultralytics-main\runs\detect\predict 这个路径显示以下照片，那么就代表我们的yolo已经安装完毕并且目标检测完成。模型下载链接：https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.2.0/yolov8n.pt。在安装好YOLO以后我们现在来使用YOLO进行对象检测。当我们输入yolo help会出现以下情况yolo已经安装完毕。二：进入pytorch虚拟环境。
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解决办法：我们把requirements.txt放在桌面上，然后使用下面代码进行安装即可。（此时需要确保网络是畅通的，要从网上下载库）。路径需要根据自己的地址进行修改。问题描述：我们在创建好YOLO环境时，需要进入指定的环境安装许多库，如果在pycharm环境中一个一个的安装库就非常的慢。
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计算机配置 本人计算机和显卡的配置： 安装了VS2015，YOLO3本身就是用VS2015编写的，所以直接可用，如果其他版本可能需要补丁。 2 安装或下载安装需要的软件包 由于自己也是第一次实际操作使用这些软件，所以这里记录下每个工具的意义。 YOLO3有CPU和GPU版本，如果只是使用CPU版本，具备以下前两个就可以了，如果使用GPU版本，就需要都具备。 2.1 VS2015 这个就不细说了...
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一、安装 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet vim Makefile 将GPU和CUDNN两个设置为1 make 二、Object-Detection ./darknet detect cfg/yolov2-tiny.cfg weights/tiny-yolo.weights data/dog.jpg ....
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Miniconda 下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/pypi 国内源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/Github地址https://github.com/ultralytics/yolov5。右击我的电脑->属性->更多设置->高级->环境变量->新建。单击新建，或直接双击下方空白处，键入刚才输入的变量名，我的是。我的比较老 是9.2版本的coda。
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一.前提安装opencv：用来输出图像 安装cuda：使用GPU加速 也可参考官方安装步骤：http://pjreddie.com/darknet/install/二.下载安装darknetshell终端git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet gedit Makefile #修改makefile修改成下面的代码GP
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