在Windows环境下配置、安装GPU版本YOLOv4(超详细)

最新推荐文章于 2025-05-12 15:14:05 发布

dimcax

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41827033/article/details/113783843

本文介绍了如何在CUDA11和Visual Studio 2019环境下编译及运行YOLOv3。首先，完成了CUDA和cudnn的更新安装，然后在VS2019中成功编译darknet。接着，下载YOLOv3的权重文件并将其放置在指定目录。在命令行中，执行darknet进行目标检测，同时解释了置信度confidence的概念。最后给出了YOLOv3的官方链接和更多相关信息。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

https://zhuanlan.zhihu.com/p/246816303?utm_source=wechat_session
文章有点旧，改装了个cuda11 和 cudnn-11.2-windows-x64-v8.1.0.77，
VS2019 release & x64 编译完后，下载权重文件
https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
把weights文件放入文件夹C:\darknet\build\darknet\x64下，打开命令行，切到路径C:\darknet\build\darknet\x64下，执行 darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
官方网址
https://pjreddie.com/darknet/yolo/
1.参数置信度confidence
置信度confidence指的是一个边界框包含某个物体的可能性大小以及位置的准确性（即是否恰好包裹这个物体）。
https://blog.youkuaiyun.com/u011808673/article/details/78702396