windows10+tensorflow+faster RCNN的实现

首先明确一点，在Linux系统下通过tensorflow实现faster RCNN相对简单，可以对代码进行编译（make），Windows并没有编译的功能，当然可以通过安装编译器实现在windows下的make，如何不熟悉，坑比较多，谨慎。

如果要在Windows先跑通fasterRCNN就应下载一个已经编译好的代码，这里推荐https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5 下载源码。然后按照他的read me 一步一步执行。

注：以下过程都是在cmd，激活自己tensorflow环境下执行的，我用的python3.5.0所以环境名字为py350，而且很关键一点，Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5是在3.5的环境下编译的，所以必须为3.5的环境才能跑。

# How To Use This Branch
1- Install tensorflow, preferably GPU version. Follow [instructions]( https://www.tensorflow.org/install/install_windows). If you do not install GPU version, you need to comment out all the GPU calls inside code and replace them with relavent CPU ones.

2- Install python packages (cython, python-opencv, easydict)

3- Checkout this branch

前面三步基本没有问题，第四步：

4- Go to  ./data/coco/PythonAPI

      Run `python setup.py build_ext --inplace`

      Run `python setup.py build_ext install`

这一步容易出现各种问题，如果缺少什么就直接pip install

执行这一步时注意：coco是微软的哦，所以必须安装好vs，（不装会出现cant open vcvarsall.bat这样的问题）我的环境中安装的vs2015，其实不用全安装vs太大了，安装他的一个环境即可大概三四兆的样子，具体自行百度。

5- Follow this instruction to download PyCoco database. [Link]( https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#beyond-the-demo-installation-for-training-and-testing-models)

I will be glad if you can contribute with a batch script to automatically download and fetch. The final structure has to look like

        "data/VOCDevkit2007/annotations_cache"
  
        "data/VOCDevkit2007/VOC2007"
  
 6- Download pre-trained VGG16 from [here](http://download.tensorflow.org/models/vgg_16_2016_08_28.tar.gz) and place it as "data\imagenet_weights\vgg16.ckpt"
 
 For rest of the models, please check [here](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim#pre-trained-models)

这几步是下载数据集，按着步骤进行下载即可，也可自行百度下载，下载解压后放到指定位置没太大问题，需要注意的一点是下载下来的网络名称为vgg_16.ckpt，必须改为vgg16.ckpt。这点很重要，我就困住了好久。

最后一步执行在目标目录下运行train.py即可。

最后提示下，根据经验win10下如果没有gpu可下载1.3.0的tf，其他版本出问题的概率较大，一堆坑，有gpu的根据你的CUDA下相应TF就行，我CUDA9.0，对应下的1.10，可以运行，1.8的应该也可以。