適用於Windows和Linux的Yolo-v4 使用方法（中文版使用手冊）
Paper Yolo v4：https://arxiv.org/abs/2004.10934
更多詳細信息：http://pjreddie.com/darknet/yolo/
關於pytorch，可加羣857449786 註明（pytorch）
Tensorflow 深度學習實戰羣 755860371 共同學習，謝謝
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Yolo v4
安裝環境
vs（vs2017）
cuda（cuda10.1）
cudnn（cudnn7）
opencv（opencv4.1）
cmake（cmake3.14.2）
安裝步驟
1.生成項目
打開cmake，設置源文件路徑（項目根目錄）與輸出文件路徑
通過添加與刪除配置選項如下圖所示
* 點擊Configure，彈出對話框如下，選擇編譯器（Visual studio 15 2017）與平臺（x64）
點擊Finish後開始運行，顯示Configuring Done後點擊Generate生成項目
2.編譯可執行文件
進入輸出文件目錄，雙擊darknet.sln運行vs
選擇Release x64配置運行編譯
如果直接生成的話，經常會報錯“無法找到“ opencv2 / opencv.hpp”和“ opencv2 / core / version.hpp””
打開右邊的“屬性管理器”
再次重新生成解決方案：成功
3.運行可執行文件
進入Release目錄下，將項目B:\darknet\darknet\build\darknet\x64目錄下的data文件夾、cfg文件夾
B:\darknet\darknet\3rdparty\pthreads\bin\pthreadVC2.dll
下載下來的權重文件
都放到Release目錄下
運行darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -c 0使用攝像頭進行檢測，可保存爲bat腳本一鍵執行
總結
可修改bat文件使用不同的模型進行測試，例如darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3-tiny-prn.cfg yolov3-tiny-prn.weights -c 0使用yolov3-tiny模型進行檢測