本文主要是介绍YOLO-Fastest 编译、测试，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
YOLO-Fastest 编译、测试
参考文章：【超快超轻YOLO】YOLO-Fastest从Darknet源码编译、测试再到训练完整图文教程！
YOLO-Fastest 项目地址：https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
工具 ：win10、visual studio2019、CMake、opencv4.4、nvidia显卡驱动、CUDA、cuDNN
下面操作在上面软件都已安装完成的条件下。
1、下载YOLO-Fastest
git clone https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
或者直接去https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest下载。
2、打开cmake，选择Yolo-Fastest文件夹为source code路径，Yolo-Fastest文件夹为目标文件夹；然后点击configure，再选择opencv.exe解压缩后的build文件夹为OPENCV_DIR的路径；
3、configure之后的结果如下图所示，再点击Generate。
4、Generate结果
5、用visual studio2019打开ALL_BUILD.vcxproj
6、选择Release 、x64
7、生成解决解决方案
8、生成成功
报错
（1） fatal error C1083: 无法打开包括文件: “cudnn.h”: No such file or directory 查看: https://blog.csdn.net/OrangeOne1/article/details/109185047.
（2）缺少opencv2，把opencv文件夹中的opencv\build\include路径加入到包含目录中。
9、编译完成后在Yolo-Fastest目录下会有Release文件夹，把里面编译完成的darknet.dll和darknet.exe复制到Yolo-Fastest/build/darknet/x64目录下；
10、把Yolo-Fastest目录下的除README.MD以外的4个文件复制到Yolo-Fastest/build/darknet/x64/cfg目录下；
11、测试
在Yolo-Fastest/build/darknet/x64文件夹下打开命令行窗口
（1）测试图片
darknet.exe detector test ./cfg/voc.data ./cfg/yolo-fastest.cfg ./cfg/yolo-fastest.weights ./data/person.jpg
（2）测试视频
darknet.exe detector demo ./cfg/voc.data ./cfg/yolo-fastest.cfg ./cfg/yolo-fastest.weights ./data/test_car.mp4
报错
缺少opencv_world340.dll，把opencv文件夹中的opencv\build\x64\vc15\bin的dll文件：
opencv_world340.dll复制到D:\darknet\build\darknet\x64
12、效果：
这篇关于YOLO-Fastest 编译、测试的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
