从配置环境开始，跑通YOLOv4模型，测试成功！

最新推荐文章于 2025-03-15 12:03:03 发布
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文章标签： 机器学习 c++ windows 深度学习 cuda
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45102257/article/details/108872951
本文详细记录了在Windows10系统中，从安装Visual Studio、OpenCV到CUDA、CUDNN、cmake，以及gitbash的全过程。博主成功配置YOLOv4模型运行环境，并解决路径问题，最终实现模型测试运行。关键步骤包括驱动安装、库下载及编译，适合初学者参考。

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

Windows10下跑通YOLOv4模型，从配置环境开始，测试成功！

成功配置环境并跑通代码，快乐记录ing!（参考来源：博客地址）

1、配置环境

1.1安装VS

下载地址
安装的组件只需要“使用C++的桌面开发”。
我使用的是VS2017（社区），如果你安装的是其他版本应该也问题不大。

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得到：

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一步步安装即可。

1.2安装OPENCV

下载地址

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点击可得：

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1.3安装CUDA

下载地址

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得到：

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1.4安装显卡驱动

下载网址!
电脑显卡为 GeForce GTX 1050Ti


下载类型选择SD类型，(如果是游戏玩家，希望在新游戏、新补丁和游戏追加下载内容 (DLC) 的发布日第一时间获得支持，请选择 Game Ready 驱动程序。如果是内容创作者，优先考虑创意工作流程的稳定性和质量，例如视频编辑、动画、摄影、图形设计和直播等，请选择 Studio 驱动程序。)；选择搜索；

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选择下载。

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得到应用程序：

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双击应用程序，得到：

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单击OK，得到：

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选择显卡驱动，点击继续，得到

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选择自定义安装，得到：

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

1.5安装CUDNN

下载地址

在这里插入图片描述（账号是邮箱，密码是T）

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得到：
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1.6安装cmake

下载地址

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得到：
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安装过后得到一下文件：
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1.7安装git bash

下载地址

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得到：
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2、代码下载

2.1下载代码

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2.2配置环境变量

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3、运行代码

3.1使用cmake

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3.2编译代码

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3.3运行代码

测试是否运行成功，需要下载个权重来测试：权重下载地址，

得到：

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注意：yolov4.cfg ；yolov4.weghts ； 图片.jpg ；这3个可能需要换成绝对路径，不容易出错。
得到：

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4、总结

第一篇博客，主要粘贴了参考博客的很多内容，添加些自己的理解，在最后代码的运行部分出了些差错，主要是没弄懂三块路径问题，已处理好，测试成功，开心ING！！！

YingTUNG
关注
yolov4安装部署并测试图片及视频数据
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前言：最近参加一个比赛需要用到yolo,在网上找了巨多教程折磨了大半天才安装好，所以在这里想整理一下给需要安装的yolov4的小伙伴一个借鉴。 （1）前期准备：进入GitHub找到AlexeyAB/darknet这个项目（项目链接），根据作者给出的安装条件安装好相应的软件，如下图。 ①首先是CMake的安装，点击他给的链接即可下载，选择installer版本,一路默认安装即可： ②：接着是Cuda的安装，点击所给的链接地址进行下载 ...
yolov4训练测试自己的数据集关键点总结
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yolov4训练配置文件。修改点的一个小summary
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本人已实现自己输入图片和视频预测，有不懂的可以问我。
从0开始配置YOLOv4训练自己的数据集
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第一步 下载源码 YOLOv4 https://github.com/AlexeyAB/darknet Download ZIP 并解压 第二步 创建虚拟环境 详见https://blog.youkuaiyun.com/weixin_49252254/article/details/110307445 第三步 配置OpenCV pip insatll opencv-python 第四步 制作自己的数据集 1.标注自己的数据集 详见https://blog.youkuaiyun.com/weixin_49252254/ar
测试安装YOLOv4版本
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刚刚安装测试了YOLOv5版本，本文继续安装测试一下YOLOv4版本，并在后续做一些对比。闲言少叙，首先下载源代码文件： git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git 如果没有git命令行，除了安装之后重新运行上一命令之外，也可以直接去github上下载源代码包。 随后根据系统实际情况进行配置，如果需要使用GPU进行加速，则在Makefile文件中修改前四行 GPU=1 CUDNN=1 CUDNN_HALF=1 OPENCV=1 另外 DE
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目标检测实战(二)：YoloV4-Tiny训练、测试、评估完整步骤
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09-02 1万+
文章目录Yolov4-Tiny讲解Yolov4-Tiny-backboneGithub-代码下载数据集下载数据集处理训练网络预测网络评估网络 Yolov4-Tiny讲解 https://www.bilibili.com/video/BV18h411d7by?p=4 Yolov4-Tiny-backbone Github-代码下载 https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch 数据集下载 这里用的数据集是VOC2007或者2012 官网下载地址：htt
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