使用CUDA+OpenCV加速yolo v4性能
发布时间：2022-10-07 14:00
YOLO是You-Only-Look-Once的缩写，它无疑是根据COCO数据集训练的最好的对象检测器之一。YOLOv4是最新的迭代版本，它在准确性和性能之间进行了权衡，使其成为最先进的对象检测器之一。在智能视频分析管道中使用任何对象检测器的典型机制包括使用像Tensorflow或PyTorch这样能够在NVIDIA GPU上操作的库来加速模型推理。
OpenCV用于图像/视频流输入，预处理和后处理的视觉效果。如果我告诉你OpenCV现在能够利用NVIDIA CUDA的优点，使用DNN模块本地运行YOLOv4，那会怎样？本文将带你通过使用CUDA和cuDNN构建OpenCV，以使用DNN模块加速YOLOv4推理。
介绍
我认识的大多数爱好者都有支持GPU的设备。我的目标是让GPU加速成为主流。谁不喜欢项目跑快点呢？我已经使用了OpenCV 4.5.1、CUDA 11.2和cuDNN 8.1.0来开始工作，使推理更容易!
首先，你需要设置CUDA，然后安装cuDNN，最后以构建OpenCV结束。此外，这个博客被分成了几个部分，这样更容易理解!
CUDA 11.2和cuDNN 8.1.0安装
最有可能使你的计算机无法启动的部分。开个玩笑啦！把每件事都做好，这应该是轻而易举的事。
安装CUDA 11.2
首先根据你的平台从CUDA存储库下载deb文件。
CUDA存储库：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads