基本环境：cuda=10.0，cudnn>=7.0， opencv>=2.4
(cuda,cudnn多版本安装及使用，参考：https://blog.csdn.net/ly_twt/article/details/104905417)
一、下载yolov4
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
二、编译
# cd到darknet目录下
make
或者 make -j8编译过程中可能会出现以下错误：
error: ‘for’ loop initial declarations are only allowed in C99 or C11 mode
Makefile:162: recipe for target 'obj/network.o' failed
原因：
这是因为gcc是基于c89标准，不能直接在for循环中初始化增量。而C99标准可以在for循环内定义变量。
解决方法：
打开darknet/src/network.c，使用Ctrl+F搜索network_predict_batch函数，找到函数中的for循环：
将for循环中int batch=0改成batch=0，并在for循环前加上int batch；如图：
三、测试
./darknet
若出现下图，则说明编译成功：
四、下载yolov4权重文件
（需要外网）https://drive.google.com/open?id=1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT
（也可以私聊我取权重文件）
下载好后，将yolov3.weights复制到darknet目录下。
五、测试实例
./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg
执行结束后，会在darknet目录下生成一幅图片，即为检测结果。
yolov3检测效果：
yolov4检测效果：（秀的一批）
***************************补充******************************
如果你想使用gpu，cudnn，opencv等，那就需要在编译前修改Makefile中的相关配置。如果没有没有修改，已经编译完了，再想修改，就在darknet目录下，进行make clean。然后修改Makefile配置文件，再次进行编译即可。
（注：只有使用了opencv才可以在检测完成时出现检测图片，如果没有使用opencv，检测结果是不会自动弹出的。）
六、训练
训练以及测试马上更新。。。。。。
训练测试已更新：https://blog.csdn.net/ly_twt/article/details/105761312
