yolo算法系列是非常好用的目標檢測算法，這次yolov4版本的更新，主要是概括了一下改進目標檢測的很多tricks，然後用近乎排列組合的方式，組合試驗了這些tricks，選出一種最優。沒有過多理論，沒有複雜的操作，就是幹，就是效果好！是工程應用人員的福音。之前用yolov3做了一個工業視覺檢測的項目https://blog.csdn.net/sinat_41852207/article/details/103025737，效果已經非常好了，期待yolov4！
windows編譯yolov4方法參考 https://github.com/AlexeyAB/darknet中的README文件，有好幾種方法，我用的方法是直接在vs中編譯的，不需要使用cmake。具體過程如下：
cuda8.0 cudnn5.1（官方建議cuda10和cudnn7以上，我用cuda8.0和cudnn5.1也可以使用）
vs2017(實際是在vs2017中使用vs2015版本編譯器 V140)
百度雲：https://pan.baidu.com/s/1hEB0JS48Ax85Gnd6IL3new
提取碼：rk07
2.yolov4.weights: https://pan.baidu.com/s/1ZNK7FbqC2TlVKukQFqGYSw g0ju（訓練好的模型）
1.進入D:\software_engineer\darknet\darknet\build\darknet文件夾，打開darknet.vcxproj，把CUDA 10.0" 換成CUDA 8.0（8.0是我的cuda版本，換成自己的即可），（有的人裏面不是CUDA 10.0，是CUDA9.1，也一樣換成自己的版本號）
如果你的vs版本是vs2013，則要把下圖中的14.0改成12.0, V140改成V120
2.然後用vs2017打開darknet.sln, 不要升級
將項目改成Release x64。然後需要重定向項目:右鍵項目–>重定向項目
如果是VS2017，需要修改工具集（下載工具集過程見1.1），修改如下：右鍵項目–>屬性
如果安裝vs2017時沒有選擇這個工具，不要緊，退出VS2017。在菜單裏打開Visual Studio Installer.
CUDA 8.0.props 等文件就在cuda的安裝目錄下，cuda默認路徑是：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions，
拷貝這四個文件到C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\v140\BuildCustomizations，這個是vs2017安裝後的路徑，不然有可能會報如下錯誤：
5.打開darknet.h頭文件看一下里面有沒有紅色下波浪線，沒有就不用做這一步
1.我的include<pthread.h>這句話出錯，找不到該頭文件，解決方法：右鍵項目--》管理NuGet程序包，搜索pthread，然後安裝
2.我的include<cudnn.h>這句話也出錯了，解決方法是（前提是cudnn正確安裝）：
6.build項目，會有兩千多個警告，不用管。build成功之後在工程目錄下×64下多了些darknet.exe等文件，
然後把之前下載的yolov4.weights文件放到darknet.exe同文件夾裏
然後進入darknet-master\build\darknet\x64\文件夾，進入cmd或者powershell界面，然後輸入darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -i 0 -thresh 0.25 dog.jpg
注：編譯darknet時可能會遇到如下報錯
錯誤 MSB3721 The command ""C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_30,code=\"sm_30,compute_30\" -gencode=arch=compute_75,code=\"sm_75,compute_75\" --use-local-env -ccbin "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin\x86_amd64" -x cu -I\include -IC:\opencv_3.0\opencv\build\include -I..\..\include -I..\..\3rdparty\stb\include -I..\..\3rdparty\pthreads\include -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include" -I\include -I\include -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include" --keep-dir x64\Release -maxrregcount=0 --machine 64 --compile -cudart static -DOPENCV -DCUDNN_HALF -DCUDNN -D_TIMESPEC_DEFINED -D_SCL_SECURE_NO_WARNINGS -D_CRT_SECURE_NO_WARNINGS -D_CRT_RAND_S -DGPU -DWIN32 -DNDEBUG -D_CONSOLE -D_LIB -D_MBCS -Xcompiler "/EHsc /W3 /nologo /O2 /Fdx64\Release\vc140.pdb /FS /Zi /MD " -o x64\Release\activation_kernels.cu.obj "G:\daek\darknet-master\src\activation_kernels.cu"" exited with code 1. darknet C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations\CUDA 8.0.targets 712
