# 引言

年初 YOLO 之父Joseph Redmon宣布推出CV界，引起轩然大波，大家纷纷猜测YOLO是否不会再出v4版，而四月份，YOLOv4重磅发布，作者为俄罗斯开发者 Alexey Bochkovskiy 和两位中国台湾开发者 Chien-Yao Wang、Hong-Yuan Mark Liao。YOLOv4没有理论创新，而是在原有YOLO目标检测架构的基础上增加了近年CNN改进的众多技术，从数据处理到网络训练再到损失函数，遵行“拿来主义”，加上漂亮的工程实践，打造实现最佳速度与精度平衡的目标检测新基准！在MS COCO 数据集实现 43.5% AP (65.7% AP50 )，速度也更快了，在Tesla V100 GPU上 ∼65 FPS！

# 论文解读

待更新 https://mp.weixin.qq.com/s/3vdhQ5wsacxuvmpQ4Jl5pw

在linux中编译yolo比较简单，只需要配置好cuda和cudnn之后通过makefile直接编译就可以，但是在windows平台下编译起来比较麻烦，并且可能会遇到各种各样奇妙的bug，这里使用官方推荐的cmake-gui的方式来进行编译，相对比较方便。

错误日记

如果你跟我一样电脑同时有源码编译和直接安装两个版本opencv，需要在configure时指定直接安装的opencv目录，其次可能会出现错误

but it set OpenCV_FOUND to FALSE so package "OpenCV" is considered to be NOT FOUND.

原因据csdn上描述是版本检测问题，可opencv->build中找到OpenCVConfig.cmake,在OpenCVConfig.cmake的最后加一句

set(OpenCV_FOUND 1)

应该是因为里面有错误检查， set(OpenCV_FOUND 1)貌似就是忽略错误的意思,我设置之后可以正常编译

3.点击打开文件后会在vs打开，选择release模式依次右键生成all_build以及install，生成成功之后你就可以在darknet目录下看到darknet.exe了（可能也需要配置opencv的环境，但是我没有遇到error），至此就可以使用作者的源码以及模型进行识别了。

参考链接

https://blog.csdn.net/Discoverhfub/article/details/79951480

https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/105862074