Windows10环境下配置Yolov4：CUDA与CMake构建

"这篇内容是关于在Windows 10环境下配置和测试YOLOv4的教程，主要涉及了Git、CUDA、CUDNN、OpenCV、CMake等工具的安装和使用，以及针对GPU加速的Makefile配置。" 在Windows 10上配置YOLOv4是一个涉及多个步骤的过程，主要包括以下几个关键知识点： 1. **Git克隆**：首先，通过`git clone`命令从GitHub下载YOLOv4的源代码库。这一步是获取项目的初始代码，以便后续进行编译和测试。 2. **需求检查**：确保拥有Visual Studio 2017或2019，这里使用的是2019版。此外，还需要CUDA 10.0或更高版本，此处已安装CUDA 10.1，同时CUDNN也需要与CUDA版本兼容。 3. **OpenCV安装**：YOLOv4需要OpenCV支持图像处理，这里建议安装版本为3.4.12。OpenCV的安装通常包括下载安装包，按照向导完成安装，并将其添加到系统环境变量中。 4. **CMake安装**：CMake是一个构建系统，用于生成适用于不同平台的编译指令。安装CMake 3.19.1时，需将其路径添加到所有用户的系统路径中，以确保可以全局访问。 5. **CMake配置**：使用CMake来编译项目，打开CMake并指定源代码目录和构建目录。在配置过程中，可能会遇到错误，例如由于Visual Studio组件不完整导致的问题。此时需要在VS2019中确保安装了所有C++相关的组件，然后清理CMake生成的临时文件，再次配置。 6. **Makefile修改**：为了利用GPU加速，需要修改YOLOv4的Makefile，设置GPU=1，CUDNN=1，CUDNN_HALF=1以及OPENCV=1。这些标志指示编译器启用GPU支持和OpenCV功能。 7. **编译问题解决**：在配置CMake时可能出现找不到CUDA的问题。这可能是因为CUDA的路径没有正确地包含在系统路径中，或者CMake配置没有正确识别CUDA环境。需要检查CUDA的安装位置，并在CMake设置中正确指定。 8. **CMake配置结果**：配置成功后，CMake会显示所选的Windows SDK版本、C和C++编译器的信息，以及编译器的检测结果。如果所有检测都通过，表示CMake配置成功。 完成以上步骤后，理论上应该能够成功编译YOLOv4项目并运行GPU加速的检测。然而，实际操作中可能会遇到各种问题，如驱动兼容性、库版本匹配等，需要根据错误提示逐一排查和解决。在配置过程中保持耐心和细心是至关重要的，因为每个环节都可能导致最终编译失败。