1、YOLO的编译
YOLO基于windows的编译需要再linux的基础上做部分修改，本文基于：https://github.com/AlexeyAB/yolo-windows修改，该链接主要是针对GPU实现的。实验室设备太low就只能用CPU来凑凑热闹了，我的编译环境是vs2013+opencv2.4.9。
首先建立工程文件darknet，从上面下载的yolo-windows拷贝相应的.h和.c文件：
gemm.o utils.o cuda.o deconvolutional_layer.o convolutional_layer.o list.o image.o activations.o im2col.o col2im.o blas.o crop_layer.o dropout_layer.o maxpool_layer.o softmax_layer.o data.o matrix.o network.o connected_layer.o cost_layer.o parser.o option_list.o darknet.o detection_layer.o imagenet.o captcha.o route_layer.o writing.o box.o nightmare.o normalization_layer.o avgpool_layer.o coco.o dice.o yolo.o layer.o compare.o classifier.o local_layer.o swag.o shortcut_layer.o activation_layer.o rnn_layer.o gru_layer.o rnn.o rnn_vid.o crnn_layer.o demo.o tag.o cifar.o go.o batchnorm_layer.o art.o
修改Makefile内容：
配置vs2013运行环境：
添加包含目录，主要是pthread和opencv的包含文件：
添加库目录，主要添加pthread和opencv的库目录(x64为pthread的库目录，lib64为opencv的库目录，这个可以根据自己的习惯命名)：
C/C++添加所有项如下：
链接器添加所有项如下：
接下来直接编译就行：
至此，编译完成，工程目录如下：
2、测试
进行x64 Debug下如下：
可以看到生成了.exe文件，运行darknet.cmd文件，其中darknet.cmd的内容如下：
双击darknet.cmd运行即可：
至此，就完成了整个YOLO v1基于windows上CPU的编译。
