笔者环境：

win7（8,10也一样）+GT765M+cuda9.2+cudnn7.2.1 (7.6.5也行，不影响)

编译步骤：

1.在NVIDIA官网搜索并安装自己电脑对应的显卡驱动：附上链接

2.安装cuda(推荐安装10.0版本，这样后面有个文件不需要修改了，嘿嘿)
cuda安装很多博客都有教程，笔者就不再叙述了。
注：cuda和cudnn安装有几个注意事项
（1.cuda安装时自定义不要勾选驱动程序；
2.cuda的后续更新补丁直接在cuda安装好之后双击安装即可;
3.cudnn是直接解压，依次进入到每个最深的文件夹，将里面的文件复制到cuda的相同名称的文件夹下【十分重要】；
4.创建cuda和cudnn的环境变量【十分重要】。）

3.安装OpenCV3.4.2（别的版本也行）

直接官网选择版本下载就行，直接双击默认安装，添加环境变量：C:\opencv\build\include;
C:\opencv\build\x64\vc14\lib;

4.安装vs2015（不要vs2017）

注：安装社区版即可，登录后免费，cuda10.0以下的版本不支持vs2017，一定要注意！

5.编译darknet

（cuda10.0版本无视（1））
（1）.进入到darknet/build/darknet路径下，用notepad打开darknet.vcxproj，找到下图的两个cuda10.0位置，改为自己的cuda版本（笔者将10.0改为9.2），剩下的都不需要改。



（2）用vs2015打开darknet.sln

（3）将图示位置改为release，x64

（4）打开 项目->属性

（5）下图圈中的位置一定要修改为vs2015（v140）

（6）进入C/C++ ->常规->附加包含目录，将opencv_3.0那个路径改为自己的opencv路径。


这是笔者修改后的

（7）如果显卡垃圾和笔者一样垃圾的话，就一定要把CUDA C/C++ ->Device->Code Generation 里面的两个75的项删掉（75表示显卡算力）。（显卡高级无视这一步）

（8）进入链接器->常规->附加库目录，把那个opencv_3.0的路径改为自己的opencv路径。


这是笔者修改后的：

剩下都不需要改，点击应用，确定。

（9）至此，编译准备完毕，开始编译：
点击 生成->生成darknet

编译成功（出现警告无视即可，不影响yolov4使用），在x64目录下生成了darknet.exe文件。

6.用编译好的darknet测试yolov4

进入刚刚生成darknet.exe的x64文件夹，输入测试命令：

darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov4.cfg backup/yolov4.weights data/dog.jpg

最后附上darknet_yolov4源码和权重的下载链接：
darknet_yolov4源码: https://github.com/AlexeyAB/darknet
yolov4权重：https://72k.us/file/26468910-439532813 提取密码： 446792