电脑msi显卡:gtx1050ti，4g,驱动451以上；内存金士顿8g;
必须项准备：
先安装vs2017,必须勾选c++；
再cuda(我装了cuda10.0和9.2,上移环境变量，使10.0在上，所以用的10.0)；附：驱动满足，则装cuda的时候可以不勾选驱动那块，快很多，注意对应cudnn，下载了复制到cuda里，不会的上网查
次序很重要，因为装cuda时要注意勾选vs，否则在vs新建项目里没有cuda项目，虽然可以自己到vs里配，但是后续会报错
如果没有cuda项目则在此路径建立*(其实不建议，可参考他人博客，搜索关键词没有vs没有cuda项目，这里就不详细说明；我的解决方法，立刻重装cuda，只钩选vs的那一项，快，还好)：
可选：
opencv3.4.10c++x64版本（这里我没编译，直接装的），注意配置环境变量，可参考源码readme，新建一个叫opencvdir的环境变量（大写）。
工具：cmake
好了，接着进行下一步。
首先:
下载源码传送门，并且解压缩
打开cmake
选好路径后，configure，结合是否有opencv和cuda，选择性勾选。如果没找到路径自己配（我添加过，但是还未找到），选好后generate，open,然后到vs17打开了
在vs打开后，生成-配置管理器，选择release为x64（我是win10）,生成解决方案。跳过1个是因为配置管理器里有个没勾选。
执行darknet.exe，缺少dll
解决：将buildx-x64里的pthreadvc2.dllf复制过来
下载yolov4.weights
放入build\darknet\x64下
将生成的darknet.exe也复制到此
参照readme命令
打开cmd
执行darknet.exe detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -thresh 0.25
输入dog.jpg
好了，基本测试完成
根据文档Yolo v4 COCO - WebCam 0: 执行如下命令darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -c 0
想在画面中显示帧率的自己改下打印帧率部分的代码为cv2.putTEXT(…)之类的。还有这fps太低了。
执行darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -ext_output test.mp4
如果找不到视频会报video-stream stopped！，所以我用了个imageai里的视频测了一下，要保存在上个命令后跟-out_filename res.avi，和上面的test.mp4一样，改自己的路径。
后续参考:以YOLOv4实用训练实践https://zhuanlan.zhihu.com/p/142699973，训练部分可参考该作者，基于ubuntu。
