本文档详细介绍了如何在Visual Studio 2019环境下，结合OpenCV 4.0和CUDA 10.2来编译DarkNet框架。步骤包括从GitHub克隆源码，修改配置文件以适配不同的编译环境，如更改VS版本号和CUDA版本号。在编译过程中，需要将opencv相关dll文件放置到指定目录，并调整SDK版本以解决编译错误。最终，编译成功后通过运行darknet.exe进行测试，加载预训练权重文件进行对象检测。
学习一下DarkNet框架，并进行编译
首先git下载DarkNet到本地。
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
此处我是安装在F盘。
网上最多的教程是vs2017/vs2015+opencv3.4的教程 ，但是我电脑中安装最多的是opencv4.0+vs2019
所以我开始编译vs2019+opncv4.0+cuda10.2的版本
一、将opencv4.0文件夹opencv_ffmpeg400_64.dll，opencv_world400.dll放到darknet/build/darknet/x64的目录下。
二、修改darknet.vcxproj，使用记事本进行打开，主要修改两个地方。
1、v142对应的是vs2019 v140对应的是vs2017 ，此处我使用的是vs2019所以修改为142
2、修改cuda版本，共有两处，修改为自己电脑上的cuda版本(原先是11.1)
三、使用vs2019打开darknet.sln
编译release版本。
修改SDK版本，默认的8.0的版本，编译的时候会出现错误，修改为最新的10.0
打开CUDA C/C++/Device/Code Generation 如果cuda不是10.0版本的
删除 compute_80,sm_80,
如果不删除会出现一下错误：
四、编译成功+测试
成功之后会在x64文件夹下有darknet.exe
测试命令：
先下载yolov3的权重文件：
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
在darknet.exe的文件夹下打开cmd，输入：
darknet.exe detector test data\coco.data yolov3.cfg .\weights\yolov3.weights .\data\dog.jpg
成功。。。。。。。。。。。。。
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