CSDN原文：http://blog.csdn.net/MBNzyl/article/details/79299699
最近在学习目标检测算法，从R-CNN系列到YOLO。突然萌生了记录下自己的学习过程的想法。网上已经有很多相关教程，但是针对Windows系统的较少，现在综合自己看的教程把自己在Windows+CPU 和GPU下配置的过程记录如下，供大家学习交流。
一. Windows7 +CPU
0. 下载yolo v2，地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet。
1. opencv3.2， 官网即可下载
2. 下载vs2015， 地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1bqOlzHH 密码：n7um
3. 下载pthread库，地址链接：https://pan.baidu.com/s/1o9mBq4q 密码：igfr
4. 用vs2015，打开darknet/bulid/darknet/darknet_no_gpu.sln。如图：
其中1处要设置为Release X64 , 否则调试会报错。
5.重点来了
到这一步网上大多教程就会告诉你如何配置opencv，pthreads等等，但是我配置之后总出错，因为，通过我 给的链接下载的yolo v2已经配置好了opencv，pthreads。所以：
5.1 右键上图中2，打开属性，点击下图中4 更改5中opencv路径（不用我说了吧，肯定是更改成你们自己opencv的路径）；
5.2 点击链接器， 更改附加库目录里opencv目录；
6.生成->生成解决方案。 在darknet/bulid/darknet/x64目录下生成darknet__no_gpu.exe.说明编译成功。如果失败请再根据以上教程重复操作。
7.打开 darknet/bulid/darknet/x64。新建一darknet_no_gpu.cmd文件，命名为darknet_no_gpu.cmd。
8. 下载模型权重
官网：https://pjreddie.com/darknet/yolo/
9，双击运行darknet_no_gpu.cmd.输入测试图片路径
效果图
CPU版本的到此大功告成。下班了，GPU版本的下次上班再写
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