Darknet深度学习框架是由Joseph Redmon提出的一个用C囷CUDA编写的开源神经网络框架它安装速度快，易安装并支持CPU和GPU计算。

step1 运行环境和前期准备

CUDA是NVIDIA推出的通用并行计算架构该架构能够解决複杂的计算问题。
VS与CUDA版本之间有兼容问题VS2015最好下载CUDA8或者CUDA9系列的版本。

Networks)中的基础操作而设计的基于GPU的加速库需要注册一个NVIDIA官网的账号才能下载。

GPU环境的配置可参考：

(2)打开darknet.vcxproj文件将具有CUDA的版本改成自己使用嘚版本（默认为10.0），一共有两处分别在55行和298行：

(3)打开darknet.sln文件，在属性管理器中配置包含目录、库目录、附加依赖项（和OpenCV环境配置一样）特别注意要将CUDA设备中的Generation改成自己显卡对应的计算能力（默认添加了35和75两项，可能不是你的显卡的计算能力可以去英伟达显卡官网查询计算能力：
，否则接下来的生成会出错

做完上面所有的工作后就可以测试一下使用YOLO进行深度学习目标检测的效果了，由于对图片进行检测速度较快也比较简单因此只对视频进行测试。