YOLO-Fastest 编译、测试

YOLO-Fastest 编译、测试

参考文章：【超快超轻YOLO】YOLO-Fastest从Darknet源码编译、测试再到训练完整图文教程！

YOLO-Fastest 项目地址：https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest

工具 ：win10、visual studio2019、CMake、opencv4.4、nvidia显卡驱动、CUDA、cuDNN

下面操作在上面软件都已安装完成的条件下。

1、下载YOLO-Fastest

git clone https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest

或者直接去https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest下载。

2、打开cmake，选择Yolo-Fastest文件夹为source code路径，Yolo-Fastest文件夹为目标文件夹；然后点击configure，再选择opencv.exe解压缩后的build文件夹为OPENCV_DIR的路径；

3、configure之后的结果如下图所示，再点击Generate。

4、Generate结果


5、用visual studio2019打开ALL_BUILD.vcxproj

6、选择Release 、x64
7、生成解决解决方案

8、生成成功

报错

（1） fatal error C1083: 无法打开包括文件: “cudnn.h”: No such file or directory 查看: https://blog.csdn.net/OrangeOne1/article/details/109185047.

（2）缺少opencv2，把opencv文件夹中的opencv\build\include路径加入到包含目录中。

9、编译完成后在Yolo-Fastest目录下会有Release文件夹，把里面编译完成的darknet.dll和darknet.exe复制到Yolo-Fastest/build/darknet/x64目录下；

10、把Yolo-Fastest目录下的除README.MD以外的4个文件复制到Yolo-Fastest/build/darknet/x64/cfg目录下；

11、测试
在Yolo-Fastest/build/darknet/x64文件夹下打开命令行窗口
（1）测试图片

 darknet.exe detector test ./cfg/voc.data ./cfg/yolo-fastest.cfg ./cfg/yolo-fastest.weights ./data/person.jpg 

（2）测试视频

 darknet.exe detector demo ./cfg/voc.data ./cfg/yolo-fastest.cfg ./cfg/yolo-fastest.weights ./data/test_car.mp4

报错

缺少opencv_world340.dll，把opencv文件夹中的opencv\build\x64\vc15\bin的dll文件：
opencv_world340.dll复制到D:\darknet\build\darknet\x64

12、效果：