darknet yolov4 cuda error no kernel image is available

这个错误可能是由于没有正确安装CUDA或者CUDA不兼容导致的。您可以尝试按照以下步骤进行排除：

1. 确保您的CUDA版本与使用的darknet版本兼容。您可以在darknet的官方文档中查找有关CUDA版本的信息。

2. 检查您的CUDA是否正确安装。您可以通过在终端中输入`nvcc --version`来检查CUDA是否正确安装。

3. 确保您的GPU驱动程序已经正确安装并且与CUDA版本兼容。

4. 检查您的darknet配置文件是否正确设置了CUDA选项。您可以查看darknet的官方文档或者配置文件示例。

如果您仍然遇到问题，您可以尝试在darknet的GitHub页面上查找类似问题的解决方案或者向darknet的开发者社区寻求帮助。

相关问题

双GPU darknet yolov4 训练自己的数据集指令

在使用双GPU进行darknet YOLOv4模型训练自己的数据集之前，请确保您已经安装了CUDA和cuDNN，并且您的GPU支持该软件包。以下是使用双GPU训练YOLOv4的一般步骤：

1. 准备数据集：首先，您需要准备自己的数据集，并将其按照YOLOv4所需格式整理成文本文件，包括图片文件和标注文件。标注文件需要是YOLO格式的。

2. 修改配置文件：下载YOLOv4配置文件，包括`.cfg`模型配置文件、`.names`类别名称文件和预训练权重文件（例如`yolov4.conv.137`）。您可能需要根据您的数据集和硬件情况调整`.cfg`文件中的类别数和其他设置。

3. 修改数据文件：在YOLOv4的`.cfg`文件中，需要指定`.names`文件路径和训练集的路径。

4. 使用darknet命令行工具开始训练：
使用以下命令启动训练过程（假设您的darknet可执行文件位于当前目录中）：

darknet detector train data/obj.data cfg/yolov4.cfg darknet53.conv.74

在`data/obj.data`中，您需要指定类别文件、训练集文件、验证集文件等路径。

5. 训练过程中，您可以使用`darknet detector map`命令评估模型在验证集上的性能。

6. 当训练完成或达到预期的准确度时，您可以使用训练好的权重来检测图片或其他数据。

请注意，以上步骤是比较概括的，实际操作中可能需要根据具体情况调整命令和配置。

darknet yolov4训练自己的数据集

Darknet是一个开源的深度学习框架，YOLOv4是其中一个基于Darknet框架的目标检测算法。如果您想训练自己的数据集，需要完成以下步骤：

1. 准备数据集：将图片以及对应的标注信息准备好，标注信息可以使用常见的标注软件如LabelImg等。

2. 修改配置文件：在YOLOv4的Darknet框架中，需要修改配置文件以适配自己的数据集。您需要修改`cfg/yolov4-custom.cfg`文件中的以下参数：
- `batch`：每次训练的图片数量
- `subdivisions`：每个batch分成的子batch数
- `max_batches`：训练的总次数（建议为类别数*2000）
- `steps`：在哪些次数降低学习率（建议为总次数的80%和90%）
- `classes`：类别数
- `filters`：锚点数（建议为`(类别数+5)*3`）

3. 准备预训练权重：为了更好地训练自己的数据集，建议使用预训练权重进行初始化。可以从Darknet官方网站或者GitHub仓库下载。

4. 训练模型：使用`darknet.exe detector train data/obj.data cfg/yolov4-custom.cfg yolov4.conv.137`命令开始训练模型。其中，`data/obj.data`文件为数据集路径和类别数等信息，`yolov4.conv.137`为预训练权重路径。

5. 测试模型：使用测试图片进行模型测试，可以使用`darknet.exe detector test cfg/yolov4-custom.cfg yolov4-custom.weights data/test.jpg`命令测试单张图片。其中，`yolov4-custom.weights`为训练好的模型权重。