首先需要准备的软件包：我这里CUDA是10.0版本，CUDNN是对应10.0的版本，一定要对应，可以在控制面板看一下自己的CUDA是什么版本。 1.CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2.CUDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 3.opencv>2.4 4.cmake>=3.8:https://cmake.org/download/ 1.下载完CUDA和CUDNN之后，CUDA默认安装在C盘：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0 此时，解压CUDNN，按照下图路径在解压后的安装包内找到.dll，.h和.lib，复制到对应的CUDA目录下。然后要将CUDA添加到系统环境变量里面 2.下载YOLOV4源码：https://github.com/AlexeyAB/darknet，然后打开CMAKE-GUI 上图第一行是你下载源码后的保存的地方，第二行是你要编译生成放置的地方，然后点击Configure，选择平台为visual studio15 2017和x64，接着再进行下图的配置：注意第二行的OPENCV_DIR是目前电脑上安装opencv的路径 接着点击gengerate,出现done就表明生成完成 3.生成后用VS2017打开Darknet.sln，选择平台为release，x64,然后右键点击生成 4.生成后进入release目录下，将源码中的 yolov4.weight下载地址：https://drive.google.com/uc?id=1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT&export=download 然后在release目录下，按住shift键，再点击鼠标右键，选择在powershell中运行，输入以下命令： .darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -c 0 回车运行，就会打开系统摄像头和检测结果，如下图所示. 此时代表windows10，YOLOV4配置成功
data文件夹、cfg文件夹和3rdpartypthreadsbinpthreadVC2.dll和下载下来的yolov4.weight权重文件放到Release目录下
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