YOLO V4 ：win10+cpu环境的体验

1、前言

　　Yolo V3已经体验了，接下来是V4版本。

　　关于V4版本，学术界褒贬不一。从工业界实际应用角度看，V4做了不少的优化，精度提升了10%，速度提升了12%。详细参见：

《如何评价新出的V4》（https://www.zhihu.com/question/390191723?rf=390194081）；
《yolo V4分析》（https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/12807152.html）。

　　因此，V4必须要体验和研究一下。

2、下载和安装

　　关于windows环境下，使用yolo V4，参考了网上的几篇文章，大同小异，如：https://blog.csdn.net/weixin_43723614/article/details/105772081。

　　V4版本最好有GPU，奈何我的笔记本电脑配置的显卡是：Intel(R) UHD Graphics 620，没法用GPU。

　　因此我只能用CPU版本。于是cuda10.0和cuDNN7的安装就省略了。

2.1、下载v4代码

　　代码地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet

　　Download zip或git clone方式都可以（我都试过一遍）。

2.2、安装OpenCV

　　到官网下载，我下载的是open 4.2.0版本，win10系统，支持VS2015。(opencv-4.2.0-vc14_vc15.exe)。

　　这个实际是个压缩包，exe执行解压缩。

　　然后按照引用网文的做法，配置OPENCV_DIR环境变量，在Path中增加：opencv\build\x64\vc14\bin的路径（其它路径可不加）。

2.3、使用gcc编译的问题

　　一开始，我按照V3的编译的方法，即使用cygwin来编译。

　　用cygwin64 terminal工具，直接在代码的根目录下，输入make，编译OK，生成了darknet.exe。

　　执行图片检测：

darknet.exe detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights test.jpg

　　可以的。

　　再下载一个yolov4.weights文件，执行：

darknet.exe detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights test.jpg

　　也是可以的。

　　但opencv没有用起来，提示：

OpenCV isn't used - data augmentation will be slow.

Not compiled with OpenCV, saving to predictions.png instead

　　于是修改makefile文件，将第4行的：OPENCV=0改为OPENCV=1。

　　于是问题来了。

　　1）首先是，pkg-config命令不能识别（makefile文件的第90行），通过更新cygwin的安装，增加pkg-config项，得以解决。

　　2）其次，提示：需要将包含opencv.pc文件的目录，配置到环境变量PKG_CONFIG_PATH。我上网查了一下，这是linux的opencv版本才有的文件。

　　折腾了一番，还是搞不定opencv。不得已，使用网上的CMake的方法。

2.4、使用CMake

　　参考之前引文的方法，先到官网下载CMake，然后类似配置。

　　配置VS2015 VC14。

　　关于配置，我的电脑不支持GPU，因此ENABLE_CUDA、ENABLE_CUDANN、ENABLE_CUDANN_HALF不勾选。

　　一个小坑：USE_INTEGRATED_LIBS必须勾选，我一不小心去掉勾选，结果报了一堆下列错误：

错误  C2011   “timespec”:“struct”类型重定义    darknet E:\workspace\darknet\3rdparty\pthreads\include\pthread.h    320

　　配置（configure）完成后，然后generate，没有问题。然后再点击open project，打开VS2015。

　　选择：release、x64，build all。

　　OK。

　　将编译生成的darknet.exe复制到：\build\darknet\x64\目录下。此为darknet.exe的运行环境。

3、效果体验

　　图片检测：

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

　　视频检测：

darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -ext_output test.mp4

　　由于只使用CPU，没有GPU，openCV显示视频非常卡顿（FPS=0.2）。网上说，2G内存都没法试验，会内存溢出。我的电脑内存有16G，故只是慢一些。