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WIN10+YOLOv4，windows上完美执行YOLOv4目标检测

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 最近新出了YOLOV4，我系统的从V1开始整理出稿，传送门： 【YOLOv1原文+翻译】You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection 【YOLOv2原文+翻译】YOLO9000: Better, Faster, Stronger 【YOLOv3原文+翻译】YOLOv3：An Incremental Improvement 【YOLOv4原文+翻译】YOLOv4：Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 实验室大佬在Ubuntu16.04上轻松实现，我也来个Win10版的~ 先上一张成功检测的结果图： 正文开始 WIN10+YOLOv4，windows上完美执行YOLOv4目标检测 1 软件安装 1.1 下载安装NVIDIA显卡驱动 1.2 下载安装CUDA 1.3 下载安装cuDNN 1.4 下载安装OpenCV 1.5 下载安装VS2019 2 配置YOLOv4环境 2.1 下载YOLOv4 2.1 复制OpenCV文件 2.2 VS2019项目配置 2.3 修改darknet.vcxproj 2.4 拷贝CUDA文件 2.5 下载YOLOv4预训练权重文件 3 目标检测 1 软件安装 我的软件环境：WIN10，CUDA10.2，cuDNN7.6.5，python3.7，VS2019，OpenCV3.4.2 硬件环境：GTX2080Ti ×2，80G内存 1.1 下载安装NVIDIA显卡驱动 设备管理器查看自己电脑的显卡型号，然后进入NVIDIA驱动下载，下载对应硬件的驱动版本。安装好后，把 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 添加到环境变量的path中，然后CMD中输入： nvidia-smi 如果显示下图内容，证明驱动安装成功： 1.2 下载安装CUDA CUDA官网已到11.0版本，我建议用10.2版本。 传送门：各个版本的CUDA下载 点击 CUDA Toolkit 10.2 (Nov 2019)下载 建议默认路径安装。 安装时勾选Visual Studio Integration 安装后配置环境变量 计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了...
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電子商務相關資訊

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  何謂電子商務？種類及功能？七大構面及舉例？   1、電子商務 定義 : 電子商務通常是指在全球各地廣泛的商業貿易活動中，在因特網開放的網路環境下，基於客戶端 /服務端應用方式，買賣雙方不謀面地進行各種商貿活動，實現消費者的網上購物、商戶之間的網上交易和線上電子支付以及各種商務活動、交易活動、金融活動和相關的綜合服務活動的一種新型的商業運營模式。各國政府、學者、企業界人士根據自己所處的地位和對電子商務參與的角度和程度的不同，給出了許多不同的定義。 https://baike.baidu.com/item/%E7%94%B5%E5%AD%90%E5%95%86%E5%8A%A1/98106 2、電子商務的種類與功能： l  B2C:電子商務的付款方式是貨到付款與網上支付相結合 n  舉例： 博客來 「博客來網路書店」為台灣國內最大的網路書店，其經營模式就是典型的 B2C   https://baike.baidu.com/item/B2C l  B2B: 是指企業與企業之間通過專用網路或 Internet，進行數據資訊的交換、傳遞，開展交易活動的商業模式 舉例：阿里巴巴 他讓各個供應商能夠露出自己的產品，藉此接觸到潛在的買家   https://zh.wikipedia.org/wiki/B2B l  C2C:也稱“私對私”是一種交易的方式，它是指個人對個人的交易形式 n  舉例：淘寶它提供了一個平台讓個人也能成為賣家 https://baike.baidu.com/item/C2C/324663?fr=aladdin l  C2B : 消費者企業之間模式（ consumer to business，又譯消費者對商家模式，或C2B模式）是指消費者（個人）提供產品及服務給公司，向公司收費的商業模式 舉例：聯盟行銷佣金聯盟行銷是 C2B 商業模式的最佳做法之一，也是從 UGC 延伸而來的模式 https://zh.wikipedia.org/wiki/C2B l  O2O:（Online To Offline線上到線下）是一種新的電子商務模式，指線上行銷及線上購買帶動線下（非網路上的）經營和線下消費。 n  舉例： 服务性电商模式，如上门送餐、 滴滴...
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YOLOV4 windows10系统训练自己的图片数据集（robomaster官方数据集）

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 首先，当然是要配置好环境啦，这里相信屏幕前的你已经配置好了，如果没有配置好也不用着急。可以看一下本博主另一篇保姆教程，请移步：https://blog.csdn.net/weixin_39954922/article/details/105785460，，，，啊哈哈哈哈 一、配置好之后，最重要的就是数据集，因为博主报名参加了RM比赛，所以就用大疆给的官方数据集试验了一下，首先准备两个数据集，一个是图片数据集Image，一个是每个图像内标记好目标后生成的xml文件Annotation。这里我只用了两百张图片：如下图： 二、把图片放在darknet.exe同级目录下的data文件夹，在data内新建文件夹专门用来存放图片，这里我建立的是robomaster文件夹。 三、需要准备两种txt文件，一种是train.txt，这个txt文件要放在data文件夹下，且内容为存储了每张图片相对于darknet.exe的路径，笔者的文件如下： 另一种TXT文件是每张图片都对应有一个，是通过xml文件得来的，每个TXT文件里面都是纯数字如图一所示，记录了标记目标的信息。这个TXT的命名与对应图片的命名一样，且训练时要放置在与image相同目录下，如图2所示： 图一 图二   四、在data文件夹下建立.names和.data文件。笔者建立的是robomaster.names和robomaster.data文件，在robomaster.names文件里面写上要检测的目标的名称，每个名称占用一行，如图三所示，这里检测目标有五个 图三 robomaster.data文件的内容包括总共有多少类对象，train.txt的文件路径，备份路径等，如图四所示。classes要改成对应的数字，如果你想检测的目标有6个，就改成6。 图四   五、建立训练所需的.cfg文件，在cfg文件夹下创建，笔者直接复制的原有的yolov4.cfg，并改名为yolov4-robomaster.cfg。 六、更改cfg文件内的参数。非常重要！！！ 6.1更改batch为batch=64 6.2更改subdivisions为subdivisions=16 6.3更改max_batches为classes数*2000，但是不要少于4000，例如笔者这里有classes=5,那么max_batch...
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