Win10+VS2017配置yolov3（一）
本人的電腦配置：
CPU：i7-8700k
GPU：GTX-1080ti
操作系統：Windows 10 專業版 64bit
CUDA：9.0
CUDNN：7.3
OenpCV：3.3
IDE：VS2017
默認大家都已經擁有了以上的環境，事實上cuda、cudnn的安裝等同於傻瓜式操作，opencv如果不會的可以參考網上其他例子，也很簡單的
接着就是去下載咱們yolov3的代碼了，強烈推薦大家去用linux版本，當然你們系統肯定得是linux，但是爲了廣大windows用戶的需求，這裏將windows10下安裝的過程進行一個簡單的說明
第一步
WIndows版本的yolov3就是去AB大神的git上去下載(後續也會提供本人的代碼提供大家下載)
下載地址
大家將darknet這個項目下載下來，位置可以任意，同時大家檢查一下vs2017的安裝包工具，名字叫visual studio installer
VS2017有個好處就是可以幫你一次性集成很多的你需要的工具包，這裏我們強調一下，記住這個v140一定要勾上，咱們vs2017安裝時裝的是v141的，我們只有手動勾上。然後就等待安裝，最好默認路徑安裝，免得容易出各種怪錯，這樣在項目開啓的時候就可以重定向到vs2015的平臺去運行了
第二步
在darknet-master/build/darknet下有很多的vs的項目文件，根據個人的需要選擇gpu版或者no-gpu版本，在打開項目之前首先去修改同一目錄下相對應的darknet.vcxproj文件（有GPU的版本，本文的例子基於gpu版，no-gpu版本可以模仿）
由於darknet.vcxproj 中使用的是CUDA 9.1,所以需要利用編輯器（記事本即可或者sublime）打開darknet.vcxproj ，將所有CUDA 9.1修改爲自己對應的CUDA版本，本人使用CUDA 9.0(CUDA與9.0之間有一個空格)，全部replace：
第三步
打開darknet.sln，將項目改爲release x64，同時點擊項目，然後重定向解決方案，一定要選擇無升級，這樣就可以把編譯平臺停在vs2015，以免其他錯誤發生
同時修改項目屬性，選擇vs2015的工具平臺
然後在 VC++目錄–>包含目錄–>編輯 添加：…\opencv\build\include（…就是你自己opencv安裝的目錄）
同時在庫目錄下也同意的操作，加入lib的目錄，如下圖
接着 選擇連接器
鏈接器添加方法：添加目錄…\opencv\build\x64\vc14\lib下庫的名字：opencv_world330.lib,根據你們opencv的版本號來
第四步
CUDA 9.0.props 等文件就在cuda的安裝目錄下，本人路徑是：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions拷貝所有文件到C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\v140\BuildCustomizations。
同時將…\opencv\build\x64\vc14\bin下的opencv_world330.dll 和opencv_ffmpeg330_64.dll 複製到 \darknet\darknet-master\build\darknet\x64 目錄下。即可
第五步
右鍵工程項目，點擊重新生成，一般如果嚴格按照本文的教程時不會出現錯誤的，之後只需要進行測試即可，如有報錯請私信
測試
在github上下載作者訓練好的模型，網址：https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/README.md
下載後放在…\darknet-master\build\darknet\x64下，打開該目錄，雙擊darknet_yolo_v3.cmd會出現以下結果，表明成功編譯。
