1.配置环境

windows10 + VisualStudio2017community + YOLOV3

cuda10.0.130_411.31
cunn-10.0-v7.6.5.32
opencv3.2

常规
windows sdk版本 10.0.19041.0（10.0.17763.0）
平台工具集 Visual Studio 2017(V141)

C++ ---常规
(CudaToolkitIncludeDir);(cudnn)\include

VC++ 目录
----可执行文件目录
D:\opencv\opencv\build\include;D:\opencv\opencv\build\include\opencv;D:\opencv\opencv\build\include\opencv2;(IncludePath)
----库目录
D:\opencv\opencv\build\x64\vc14\lib;$(LibraryPath)

链接器---常规---附加库目录
D:\opencv\opencv\build\x64\vc14\lib;(PlatformName);(cudnn)\lib\x64;....\3rdparty\pthreads\lib;opencv_world320.lib;%(AdditionalLibraryDirectories)

链接器---输入---附加依赖项
pthreadVC2.lib
cublas.lib
opencv_world320.lib
opencv_world320d.lib
curand.lib
cudart.lib

2.使用VS2017进行编译

Windows项目链接

3.训练

1.修改coco.data, coco.names
2.需要修改yolov3.cfg 一个是将test注释掉，train注释取消，将classes类别数设置正确，卷积核filter个数设置为3*（类别数+1+4）

darknet.exe detector train data/coco.data cfg/yolov3.cfg darknet53.conv.74

4.预测

darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov3.cfg backup/yolov3_final.weights sample.jpg

5.测试

darknet.exe detector vaild data/coco.data cfg/yolov3.cfg backup/yolov3_final.weights

6.视频demo

darknet.exe detector demo data/coco.data cfg/yolov3.cfg backup/yolov3_final.weights  "sample.mp4"

参考链接：

Windows10+YOLOV3+VisualStudio2017最新版本超详细过程
CUDA10.1配置VS2017
cudnn下载链接
cuda下载链接
VS2017永久配置openCV