如何处理 C++ 中的“DNN 模块不是用 CUDA 后端构建；切换到 CPU”警告？

Question

我正在尝试在 Visual Studio 2019 上使用 CUDA 10.2 和 cuDNN v7.6.5 在 Windows 10 上使用 NVidia GeForce 930M 运行 YOLOv3。这是我使用的代码的一部分。

#include <fstream>
#include <sstream>
#include <iostream>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

using namespace cv;
using namespace dnn;
using namespace std;

int main()
{
    // Load names of classes
    string classesFile = "coco.names";
    ifstream ifs(classesFile.c_str());
    string line;
    while (getline(ifs, line)) classes.push_back(line);

    // Give the configuration and weight files for the model
    String modelConfiguration = "yolovs.cfg";
    String modelWeights = "yolov3.weights";

    // Load the network
    Net net = readNetFromDarknet(modelConfiguration, modelWeights);
    net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_CUDA);
    net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CUDA);

    // Open the video file
    inputFile = "vid.mp4";
    cap.open(inputFile);

    // Get frame from the video
    cap >> frame;

    // Create a 4D blob from a frame
    blobFromImage(frame, blob, 1 / 255.0, Size(inpWidth, inpHeight), Scalar(0, 0, 0), true, false);

    // Sets the input to the network
    net.setInput(blob);

    // Runs the forward pass to get output of the output layers
    vector<Mat> outs;
    net.forward(outs, getOutputsNames(net));
}

虽然我添加了$(CUDNN)\include;$(cudnn)\include; 到附加包含目录在两个C / C ++和链接器，加入CUDNN_HALF; CUDNN; 到C/C++>Preprocessor Definitions，并添加cudnn.lib；到Linker>Input，我仍然收到此警告：

DNN 模块不是用 CUDA 后端构建的；切换到 CPU

它在 CPU 而不是 GPU 上运行，有人能帮我解决这个问题吗？

Answer 1

我通过使用CMake解决了这个问题，但我必须首先添加这个opencv_contrib然后使用Visual Studio重建它。确保在CMake中检查了这些WITH_CUDA、WITH_CUBLAS、WITH_CUDNN、OPENCV_DNN_CUDA、BUILD_opencv_world。