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在使用 YOLOv4 进行实时目标检测时，使用 GPU 可以大大提高检测速度和准确率。以下是使用 GPU 运行 YOLOv4 的步骤：

1. 安装 CUDA 和 cuDNN。在使用 GPU 运行 YOLOv4 之前，需要安装 NVIDIA 的 CUDA 和 cuDNN 工具包。这些工具包可以在 NVIDIA 的官方网站上下载。

2. 下载 Darknet。YOLOv4 是使用 Darknet 开发的，因此需要下载 Darknet 源代码。可以从 Darknet 的 GitHub 页面上下载。

3. 编译 Darknet。使用以下命令在 Linux 系统上编译 Darknet：

   make

4. 下载预训练权重。在使用 YOLOv4 进行目标检测之前，需要下载预训练权重。可以从 YOLO 官方网站上下载。

5. 运行 YOLOv4。使用以下命令在 GPU 上运行 YOLOv4：

   ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights

这将在摄像头视频上运行 YOLOv4。如果想在图片上运行 YOLOv4，可以使用以下命令：

   ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg

其中，data/dog.jpg 是要检测的图片路径。

6. 调整参数。可以调整 YOLOv4 的参数，以获得更好的准确率和速度。例如，可以调整检测阈值、NMS 阈值、输入分辨率等参数。

注意：在使用 GPU 运行 YOLOv4 时，需要确保计算机上安装了 NVIDIA 的显卡驱动程序，并且显卡支持 CUDA 和 cuDNN。此外，还需要确保计算机上安装了 OpenCV 库。