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最近在学习目标检测算法，从R-CNN系列到YOLO。突然萌生了记录下自己的学习过程的想法。网上已经有很多相关教程，但是针对Windows系统的较少，现在综合自己看的教程把自己在Windows+CPU 和GPU下配置的过程记录如下，供大家学习交流。

一. Windows7 +CPU

0. 下载yolo v2，希望支持一下：http://download.csdn/download/mbnzyl/10247647  ,当然了如果不想支持就从这里下载:地址：https://github/AlexeyAB/darknet。

1. opencv3.2， 官网即可下载

2. 下载vs2015， 地址：链接：https://pan.baidu/s/1bqOlzHH 密码：n7um

3. 下载pthread库，地址链接：https://pan.baidu/s/1o9mBq4q 密码：igfr

4. 用vs2015，打开darknet/bulid/darknet/darknet_no_gpu.sln。如图：

其中1处要设置为Release  X64 , 否则调试会报错。

5.重点来了

到这一步网上大多教程就会告诉你如何配置opencv，pthreads等等，但是我配置之后总出错，因为，通过我 给的链接下载的yolo v2已经配置好了opencv，pthreads。所以：

5.1 右键上图中2，打开属性，点击下图中4 更改5中opencv路径（不用我说了吧，肯定是更改成你们自己opencv的路径）；


5.2 点击链接器， 更改附加库目录里opencv目录；


6.生成->生成解决方案。 在darknet/bulid/darknet/x64目录下生成darknet__no_gpu.exe.说明编译成功。如果失败请再根据以上教程重复操作。


7.打开 darknet/bulid/darknet/x64。新建一darknet_no_gpu.cmd文件，命名为darknet_no_gpu.cmd。


8. 下载模型权重

官网：https://pjreddie/darknet/yolo/


9，双击运行darknet_no_gpu.cmd.输入测试图片路径


效果图



CPU版本的到此大功告成。下班了，GPU版本的下次上班再写

gpu版本的已经完成：http://mp.blog.csdn/postedit/79314803

本文标签： cpu Yolo

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