yolov4安装配置及测试

下载yolov4

//下载yolov4
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

编译darknet

cd darknet
gedit Makefile 

• 更改Makefile里面关于cuda、opencv，.so编译。
  本地环境为单卡2080，因此设置GPU=1，同时添加NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc路径。下面为前七行更改后的配置。

GPU=1
CUDNN=1
NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc
CUDNN_HALF=0
OPENCV=1
AVX=0
OPENMP=0
LIBSO=1

按上述配置更改后终端输入make或者make -j8对darknet进行编译。
结束后终端输入：./darknet 如下图所示表示编译成功

1589272952(1).png

下载预训练权重文件

https://drive.google.com/open?id=1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT
百度云盘链接：https://pan.baidu.com/s/1XrcPHdp2_4c-dKge2Guw4w
提取码：xsxb

测试

./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg

predictions.jpg
参考：https://blog.csdn.net/ly_twt/article/details/105748280#comments_12014895