首先,我的电脑环境是Windows10,64,CPU。

1.VS2017
下载:https://pan.baidu.com/s/1khGPcb16KNnA0GpLu0n8Tg 提取码:io05

我下载的是VS2017社区版,这个网上资源多的是。安装的时候注意勾选使用c++桌面开发。如下图:
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
还有勾选适用于2015的工具集。
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置

2.CUDA10.0
下载:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
安装路径可以不在C盘,但要记住这些路径就行。下载安装完后,把路径添加到系统变量。如下图:
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
添加完路劲后,系统变量中有以下两个东西。
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置

3.cuDNN7.6.5
下载:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
这个是需要登录,可以用第三方微信扫描登录。进去之后选择对应版本的CUDA10以及Windows10的cuDNN版本。
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
cuDNN解压后:
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
接着,分别把:
D:\cuDNN\cuda\bin 中的 cudnn64_7.dll 复制粘贴到 D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin

D:\cuDNN\cuda\include 中的cudnn.h 复制粘贴到 D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include

D:\cuDNN\cuda\lib\x64 中的cudnn.lib 复制粘贴到 D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

4.OpenCV3.2.0
下载:https://opencv.org/releases/page/3/
安装后,去系统变量添加路径。
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
接着,把在D:\OpenCV3.2.0\opencv\build\x64\vc14\bin目录下找到3个.dll文件复制粘贴到C:\Windows\System32目录下
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
5.YOLO3的配置
下载:https://github.com/AlexeyAB/darknet
先把源码下下来,解压后,打开darknet_no_gpu.sln。
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
右键点击项目,设置属性,且平台为Release x64。
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
平台工具集为VS2015,之前安装2017有勾选2015那个选项的话,这里就自动选择2015。
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
接着,点开VC++目录中的包含目录,库目录,如下分别加入路径:
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置

Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
然后,点开链接器中的输入的附加依赖项,加入文件:
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
最后,点击项目生成即可。在E:\Google Chrome\darknet-master\build\darknet\x64中找到了darknet_no_gpu.exe,把它改为darknet.exe即可。接着需要下载yolov3.weights的权重。
下载:https://github.com/AlexeyAB/darknet
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置
下完后把它拷贝到E:\Google Chrome\darknet-master\build\darknet\x64中,最后darknet_yolo_v3.cmd,双击运行,得到如下图:
Win10CPU+VS2017+CUDA10.0+cuDNN7.6.5+OpenCV3.2.0+YOLO3的配置

参考文献:
https://blog.csdn.net/clover_my/article/details/89885187
https://blog.csdn.net/clover_my/article/details/89715067
https://blog.csdn.net/baidu_36669549/article/details/79798587

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