海思hi3516dv300芯片AI圖像模塊學習（十七）windows 下編譯Darknet-YOLOv3
安裝參考：https://blog.csdn.net/weixin_43826242/article/details/108787271
https://blog.csdn.net/gdc6916/article/details/105387216
資源：
windows版opencv
https://blog.csdn.net/CH_monsy/article/details/111500226
VS2019社區(qū)版下載地址：
https://blog.csdn.net/ccc369639963/article/details/122361339?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-0-122361339-blog-89057590.t0_layer_eslanding_s&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3
編譯出現(xiàn)的問題：
安裝VS2019，必須下載141工具才能編譯darknet
2.編譯報錯：
?錯誤????MSB3721? ? ......master\src\activation_kernels.cu"" exited with code 1.????darknet????(x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations\CUDA9.0.targets????712??
這里需要修改根目錄下的makefile
改成和2080對應(yīng)的75 架構(gòu)
在編譯CUDA代碼時，應(yīng)該選擇只編譯一個與常用GPU顯卡匹配的'-arch'值，這將使得運行時更快，因為代碼生成將在編譯期間進行。如果只寫了'-gencode'值而忽略了'-arch'，那么GPU代碼將由CUDA驅(qū)動程序在JIT編譯器上生成。
當想要加速CUDA編譯時，需要減少不相關(guān)的'-gencode' flag數(shù)量；但是，有時可能希望通過添加更全面的'-gencode' flag來獲得更好的CUDA向后兼容性。
修改完在vs做相應(yīng)修改，依舊是與自己的GPU匹配：
3.Makefile:185: recipe for target ‘obj/network-kernels.o’ failed.? ? ?——identifier "cudaStreamCaptureModeGlobal" is undefined
https://blog.csdn.net/carrymingteng/article/details/115069416
參考流程已經(jīng)非常詳細了，安裝的時候注意裝上141工具包就行。最后在地址欄里輸入cmd，再輸入
darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
命令即可。
